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為了和Excel聯(lián)動，可以在工具目錄打開這個xlam的文件 接著在excel里面就會出現(xiàn)這個 https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/load.html?s_tid=srchtitle_load_1一般來說，第一個語法形式是要用的最基礎的寫法 可以看到是加載兩種文件 加載文件時的名字 太離譜了，數(shù)據(jù)得自己輸入 names types x y answerSally Typy1 3.1 45 YesTom Type1 2.5 20 NoJoy Type3 0.51 1 NoLily Type2 2.1 80 Uncertain我們把這個文件放到Matlab的文件夾里面 寫一個函數(shù)就開始提示了 這里說不推薦使用，先看看 [A,B,C,...] = textread(filename,format) 以指定的 format 將數(shù)據(jù)從文件filename 讀入到 A、B、C 等變量中，直到整個文件讀取完畢。將 filename 和 format輸入指定為字符向量或字符串標量。textread 對于讀取已知格式的文本文件非常有用。textread 可處理固定格式文件和任意格式文件。 textread 可對輸入中的字符組進行匹配和轉換。每個輸入字段都定義為一組連續(xù)延伸的非空白字符，這些字符延伸到下一個空白字符或分隔符，或者到達最大字段寬度時停止。重復的分隔符為有效字符，而重復的空白字符視為一個字符。 format 輸入，指定為字符向量或字符串向量，用于確定返回參數(shù)的數(shù)量和類型。返回參數(shù)的數(shù)量是 format 的內(nèi)容所指示的項目數(shù)。format 支持部分轉換設定符和 C 語言 fscanf例程約定。下表列出了 format 的值。format 中的空白字符將被忽略。 各種讀取格式
讀取時時對應的
也可以使用內(nèi)置的導入器 支持的文件內(nèi)容豐富
文本文件可以在右側預覽
在最上面可以看到數(shù)據(jù)的類型
生成的調用函數(shù) 老實講，matlab太好用了。。。喂你吃飯
這是生成腳本 %% 根據(jù)格式讀取數(shù)據(jù)列。% 該調用基于生成此代碼所用的文件的結構。如果其他文件出現(xiàn)錯誤，請嘗試通過導入工具重新生成代碼。dataArray = textscan(fileID, formatSpec, endRow, 'Delimiter', delimiter, 'TextType', 'string', 'ReturnOnError', false, 'EndOfLine', '\r\n');根據(jù)格式讀取數(shù)據(jù)列，太貼心了
這個函數(shù)可以讀取你在截切版中復制的數(shù)據(jù) 太牛了 >> x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];>> y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];>> p=polyfit(x,y,3)p = 0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698>> xi=0:.2:10;>> yi=polyval(p,xi);>> plot(xi,yi,x,y,'r*');
數(shù)據(jù)擬合
多項式擬合，返回降冪排列的多項式系數(shù) 函數(shù)的第三個參數(shù)是擬合的最高次冪
一般擬合前先看看大致情況
用工具箱擬合
需要我們設置這些個參數(shù) 怎么說呢，這些參數(shù)的擬合是動態(tài)擬合的
我們這里提前看答案了，知道三次就擬合的比較好看 Linear model Poly3: f(x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = 0.1481 (0.03346, 0.2628) p2 = -1.403 (-3.141, 0.335) p3 = 1.854 (-5.824, 9.531) p4 = 8.27 (-1.093, 17.63)Goodness of fit: SSE: 14.19 R-square: 0.9494 Adjusted R-square: 0.919 RMSE: 1.685
最終結果，95的信度 結果相當漂亮了
x=[0;0.4;1.2;2;2;2.8;3.6;4.4;5.2;6;7.2;8;9.2;10.4;11.6;12.4;13.6;14.4;15];y=[1;0.85;0.29;-0.27;-0.53;-0.4;-0.12;0.17;0.28;0.15;-0.03;-0.15;-0.071;0.059;0.08;0.032;-0.015;-0.02];數(shù)學模型這種事情，肯定是拿人口模型開刀：
一開始就是長的這樣
然后做對數(shù)變換，其實就是一種放縮我覺得
這個也是
幾種常見的擬合方法
指數(shù)擬合
冪函數(shù)擬合
知乎一位朋友對對數(shù)這個東西的解釋 https://www.zhihu.com/question/22012482 |
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