利用cftool曲线拟合工具箱:Linear model Poly2: f(x) = p1*x^2 + p2*x + p3 Coefficients. 注:1.误差平方和(SSE)2. R-Square(复相关系数或复测定系数)3. Adjusted R.

首先明确一下,你的两个函数如果写在同一个M文件中,肯定是dsh1在前面(如果是写在两个文件里就不存在前后的问题了).出现两个 f 的原因是,你在下面这句里:y=(feval(fu,x+h)-feval(fu,x))/h; 使用 feval 调用了两次函数 f ,而在函数 f 中的赋值语句f=x.^3-log(2.*x)+1./x 后面没有分号,就会把计算的结果显示在屏幕上(一共两次).至于ans,是 MATLAB 中用于存储计算结果的默认变量.由于你在命令行调用时 dsh1('f',2,0.01) 没有指定计算结果应该保存在哪个变量中,就默认使用ans保存调用dsh1函数的值了.

不是忽略,是运算精度就这么多,达不到再高要求了.exp(50)/2 是21次方数,exp(-50)2是负22次方数,加一起,小数点左边要22+位,右边23+位,做不到的.

在线监测的信号肯定是时间的序列.你学过数理统计的话很容易做的.首先对采集到的一段信号(100到1000个采样,原因自己想)求取均值和方差,然后判断这段信号中超出均值在0.05倍的方差(可以按照情况自己定)的数据设定为均值或直接去掉.

理论值与matlab的数值解相减

我给你一个思路吧:你在线监测的信号肯定是时间的序列.你学过数理统计的话很容易做的.首先对采集到的一段信号(100到1000个采样,原因自己想)求取均值和方差,然后判断这段信号中超出均值在0.05倍的方差(可以按照情况自己定)的数据设定为均值或直接去掉.不明白的话联系我!祝你学习愉快!

可以明确地说,通常用＂\＂好,像这种基本矩阵运算正是matlab的核心功能,肯定已经优化得相当完善了,当然也不会像其他函数给你看源代码.不信你可以测试一下运行效率 还有一种是不明确的说法,左除相当于先求逆再用矩阵相乘,而求逆用的是三角分解.事实上并没那么简单.可以肯定的是,对已病态矩阵,效果都不怎么好,得用特殊算法.但是用＂\＂的话系统会进行提示,并自动列出病态的相关参数

Matlab中如何作线性回知归(拟合)- 一元线性回归 用y=a*x+b来拟合一组数据{{x1,y1},{x2,y2}…道{xn,yn}} matlab中使用polyfit x=data(:,1); y=data(:,2); p=polyfit(x,y,1); p(1)为斜率.

1.1 绘制 单根二维曲线 plot 函数的基本调用 格式为:plot(x,y) 其中x和y为长度相同的向量,分别用于存储x坐标 和y坐标数据.例1-1 在0≤x≤2p区间内,绘制曲线 y=2e-0.5xcos(4πx) 程序 如下:x=0:pi/100:2*pi; y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x); plot(x,y)

用matlab求输入2组数据的相对误差:比如测量值3,实际值1,相对误差=(3-1)/1*100%.>> A=[1 2 3 4 5 6];>> B=[9 7 6 56 7 6];>> (A-B)./B