用 Zernike 多项式拟合曲面的函数附matlab代码.zip

Polyfit多项式拟合 MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令． 多项式函数拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n) 其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式 y=a1xn+...+anx+a n+1的系数 多项式在x处的值y可用下面程序计算． y=polyval(a,x,m) 线性：m=1, 二次：m=2, … polyfit的输出是一个多项式系数的行向量。为了计算在xi数据点的多项式值，调用MATLAB的函数polyval。 例： x=0:0.1:1; y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2]; A=polyfit(x,y,2) Z=polyval(A,x); Plot(x,y,’r*’,x,z,’b’)

matlab多种式拟合优度代码预测日元/美元汇率 队员 张士琪1701213153 浩里湾1701213095 1.背景介绍 使用宏观因素预测汇率的结构模型很容易被随机游走模型击败。 预测变量经常使用时间序列模型，例如ARMA，ARIMA，ARCH，GARCH。 近年来，人工神经网络，支持向量机和混沌理论被广泛应用于预测汇率中。 2.动机 该项目针对外汇汇率的短期波动性，应用SVR方法和深度学习方法ANN预测未来7个期间的汇率。 3.目标 我们的主要目标是使用每日汇率数据预测未来7天（2018.03.30-2018.04.10）的汇率。为此，我们首先使用网格搜索并从3.13-3.30（10个周期）移动窗口，估算最佳参数。 确定预测方法长度的主要方法是chaos theory和lyapunov exponents 。 使用Wolf方法并根据经验选择参数，我们计算出the maximum lyapunov exponents is L=0.1407 （数据= JPY / USD（2016.01.04-2018.04.10），N = 592，m = 10，tau = 60，P = 15）。

在文件夹中找到2个dat文件，每个文件对应一个光斑的PSF数据，是128×128大小的矩阵，数值为PSF值 任务，在 Matlabl中： (1)对于每一个PSF文件，读入Matlab，将它以图片的形式显示出来 (2)绘制PSF的三维形状(例如使用mesh函数) (3)计算原始PSF数据光斑的质心像素坐标位置(即x=?,y=?) (4)以质心位置为圆心，绘制一个圆，使得圆内部刚好包含90%的能量求出圆的半径(单位是像素) (5)使用多项式对原始PSF数据进行拟合，拟合时和y对应像素坐标，对应PSF数值。最终给出拟合系数和二维的误差分布图，其中：误差=拟合值-实际值 关于该资源的说明，可参考： https://editor.csdn.net/md/?articleId=125568357

构建一个二阶多项式：x^2 – 4x + 3 多项式求解 >>> p = np.poly1d([1,-4,3]) #二阶多项式系数 >>> p(0) #自变量为0时多项式的值 3 >>> p.roots #多项式的根 array([3., 1.]) >>> p(p.roots) #多项式根处的值 array([0., 0.]) >>> p.order #多项式的阶数 2 >>> p.coeffs #多项式的系数 array([ 1, -4,

多项式拟合 （1）本程序的语言为python （2）包括最小二乘法，梯度下降法等。

本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。

y作m次多元式拟合的MATLAB代码正则化线性回归与偏差与方差 实施正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差属性的模型 此代码已在octave版本4.2.1上成功实现 要开始该项目，您将需要下载代码并将其内容解压缩到您希望运行该项目的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave中的cd命令更改为该目录。 此代码也可以在MATLAB上运行（您可以尝试）。 将来，我还将尝试在MATLAB上执行此代码。 环境设置说明 有关安装Octave的说明 Project使用Octave（Octave是MATLAB的免费替代品），一种非常适合于数值计算的高级编程语言。 如果您尚未安装Octave，请安装。 八度功能的文档可在上找到。 项目中包含的文件 -八度脚本，可引导您完成项目 -数据集 -功能归一化功能 -函数最小化例程（类似于fminunc） -绘制多项式拟合 -使用您的成本函数训练线性回归 -正则化线性回归成本函数 -产生学习曲线 -将数据映射到多项式特征空间 -生成交叉验证曲线 在整个项目中，您将使用脚本。 这些脚本为问题设置数据集并调用函数。 正则线性回归 在项目的前半部分，

多项式拟合源代码，带使用样例

函数逼近与拟合 240 　　7.1 正交多项式 240 　　7.1.1 正交函数族 240 　　7.1.2 几个常用的正交多项式 242 　　7.2 最佳一致逼近 246 　　7.3 最佳平方逼近 249 　　7.4 最小二乘拟合 252 　　7.4.1 线性最小二乘拟合 253 　　7.4.2 非线性最小二乘拟合 255 　　7.4.3 多元最小二乘拟合 256 　　7.5 有理函数逼近 256 　　7.5.1 连分式逼近 257 　　7.5.2 Padé逼近 259 　　7.6 傅里叶逼近 262 　　7.7 MATLAB自带函数应用 264 　　7.7.1 polyfit函数 264 　　7.7.2 lsqcurvefit函数 266 　　7.7.3 nlinfit函数 267 　　7.7.4 lsqlin函数 268 　　7.7.5 lsqnonlin函数 269 　　7.8 应用案例 270