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请教一个MATLAB中 CURVE-FITTING 的问题
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请教一个MATLAB中 CURVE-FITTING 的问题# Computation - 科学计算
c*n
1
因为这个问题, RESEARCH 进程已经STUCK 几天了, 请惠者赐教
这个问题是这样的, 有一方程, 形为:
y=(k1+k2*x^p)*(1-x^q)
已知 一系列 x,y 的对应值。
希望能 求出 k1,k2, p, q 的值。
一点线索是, It can be fitted with a lease square curve using
Levernberg-Marquardt algorithm.
谢谢先!
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c*e
2
一般来说给出方程形式就可以fit了吧.至于什么l-m algorithm
不懂,呵呵.

【在 c*****n 的大作中提到】
: 因为这个问题, RESEARCH 进程已经STUCK 几天了, 请惠者赐教
: 这个问题是这样的, 有一方程, 形为:
: y=(k1+k2*x^p)*(1-x^q)
: 已知 一系列 x,y 的对应值。
: 希望能 求出 k1,k2, p, q 的值。
: 一点线索是, It can be fitted with a lease square curve using
: Levernberg-Marquardt algorithm.
: 谢谢先!

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c*n
3
真的吗? 用哪个函数呢?还请CHEUNGCHE赐教
经历漫漫长夜,终现黎明的曙光。

【在 c*******e 的大作中提到】
: 一般来说给出方程形式就可以fit了吧.至于什么l-m algorithm
: 不懂,呵呵.

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c*e
4
我对fit没多少研究,如果你有toolbox的话,用fit就可以了吧.
有时候我也用origin,统计上很多软件也可以.

【在 c*****n 的大作中提到】
: 真的吗? 用哪个函数呢?还请CHEUNGCHE赐教
: 经历漫漫长夜,终现黎明的曙光。

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r*y
5

L-M is just one algorithm to do non-linear fitting. It blends Newton and
Steepest algorithm together, with a tunnable parameter to control to weight
between Newton and Steepest approaches.

【在 c*******e 的大作中提到】
: 我对fit没多少研究,如果你有toolbox的话,用fit就可以了吧.
: 有时候我也用origin,统计上很多软件也可以.

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b*y
6
have not been here for a while. it's good to see this board is still here.
in matlab, your problem is solved routinely using non-linear
lease square functions in optimization toolbox, use
lsqcurvefit
it is straightforward for your problem, which most times applies Levernberg-
Marquardt method.

【在 c*****n 的大作中提到】
: 因为这个问题, RESEARCH 进程已经STUCK 几天了, 请惠者赐教
: 这个问题是这样的, 有一方程, 形为:
: y=(k1+k2*x^p)*(1-x^q)
: 已知 一系列 x,y 的对应值。
: 希望能 求出 k1,k2, p, q 的值。
: 一点线索是, It can be fitted with a lease square curve using
: Levernberg-Marquardt algorithm.
: 谢谢先!

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c*n
7
Great! I got it.
Thank you very much, Mr. Bestbuy.

【在 b*****y 的大作中提到】
: have not been here for a while. it's good to see this board is still here.
: in matlab, your problem is solved routinely using non-linear
: lease square functions in optimization toolbox, use
: lsqcurvefit
: it is straightforward for your problem, which most times applies Levernberg-
: Marquardt method.

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b*y
8
good luck for your project.

【在 c*****n 的大作中提到】
: Great! I got it.
: Thank you very much, Mr. Bestbuy.

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