Este blog vai explicar como traçar a linha de melhor ajuste no MATLAB usando o polyfit() função.
Como plotar a melhor linha de ajuste no MATLAB?
A plotagem da linha de melhor ajuste no MATLAB pode ser feita facilmente usando o polyfit() função. Essa função é usada para aproximação de dados ajustando a curva nos pontos de dados fornecidos. A função aceita vários argumentos, incluindo os pontos de dados e o grau do polinômio. O polyfit() A função gera um vetor de coeficientes que é usado para avaliar um polinômio em qualquer ponto.
Se tivermos n pontos de dados, torna-se possível escrever o polinômio com grau menor que n-1 que pode ou não passar por todos os pontos de dados, usando o método polyfit() função.
Sintaxe
O polyfit() A função possui várias sintaxes que podem ser usadas no MATLAB para realizar tarefas de ajuste de curvas:
p = poliajuste ( x,y,n )
[ p,S ] = polyfit ( x,y,n )
[ p,S,mu ] = polyfit ( x,y,n )
Aqui:
A função p = poliajuste(x,y,n) fornece os coeficientes para o polinômio p(x) tendo grau n que produz a linha de melhor ajuste usando o método dos mínimos quadrados para os dados em y. O p tem comprimento n+1 e os coeficientes de p têm potências em ordem decrescente.
A função [p,S] = poliajuste(x,y,n) dá a estrutura S, que pode ser usada no polival() funcionam como um argumento para obter estimativas de erro.
A função [ p , S , in ] = poliajuste ( x , y , n ) retorna mu como um vetor com dois elementos com valores para centralização e dimensionamento. O em 1) é equivalente a média(x) , enquanto em 2) é igual a padrão(x) . Com essas opções, polyfit() ajusta x para que sua saída de valor zero tenha o desvio padrão da unidade.
Exemplos
Siga os exemplos dados para entender o funcionamento do polyfit() função para plotar a linha de melhor ajuste no MATLAB.
Exemplo 1: Como plotar a linha de melhor ajuste no MATLAB usando a função polyfit(x, y, n)?
Este exemplo primeiro cria um vetor x com 11 elementos uniformemente espaçados contidos no intervalo [0, 20]. Em seguida, ele encontra valores de y correspondentes a todos os x usando a função de erro quintal(x) . Depois disso, ele usa o polyfit() função para ajustar o polinômio de 9º grau nos pontos de dados fornecidos. Por fim, plota os resultados da avaliação polinomial com uma grade mais fina.
x = [ 0 : 2 : vinte ] ';y = herança(x);
p = polyfit(x,y,9);
f = polival(p,x);
gráfico(x,y,' o ', x, f,' - ')
Exemplo 2: Como plotar a linha de melhor ajuste no MATLAB usando a função [p, S]= polyfit(x, y, n)?
Este código MATLAB primeiro cria um vetor x com 11 elementos igualmente espaçados contidos no intervalo [0, 20]. Em seguida, ele encontra valores de y correspondentes a todos os x usando o pecado(x) função. Depois disso, ele usa o polyfit() função para ajustar o polinômio de 10º grau nos pontos de dados fornecidos. Por fim, plota os resultados da avaliação polinomial com uma grade mais fina.
x = [ 0 : 2 : vinte ] ';y = sin(x);
[p,S] = poliajuste(x,y,10)
f = polival(p,x);
gráfico(x,y,' o ', x, f,' - ')
Conclusão
MATLAB inclui um built-in polyfit() função para plotar a linha de melhor ajuste. Essa função nos permite aproximar os dados ajustando a curva nos pontos de dados fornecidos. Se tivermos n pontos de dados, o polinômio com grau menor que n-1 pode fornecer a melhor aproximação para os n pontos de dados fornecidos. Este guia nos forneceu informações sobre ajuste de curva e nos ajuda a entender como plotar a linha de melhor ajuste no MATLAB.