MATLAB曲线拟合,RMSE是越大拟合越好还是

1、你给的数据有问题,t有11个点,而R只有10个点.暂按照删去t的最后一个点考虑.2、拟合和很多因素有关,比如初值、拟合函数的选择、算法设置等.3、按现有程序拟合的结果：a=374.5997,b=1

拟合用polyfit和polyval.b=polyfit(x,y,2);%进行2次拟合,b是多项式前面的值.就如2次拟合中y=ax+b,a,b的值.yy=polyval(b,x);%得到拟合后y的新值

y=[...0.2250.240.240.2550.270.350.3666666670.390.3966666670.4050.450.450.450.480.510.510.5511111110.

用polyfit命令

数据量不足造成的,略改一下就好了.不过,曲线不适合多项式拟合,即使使用高次幂也不理想,用指数方程拟合效果好多了.clear;clc;clf;X=[0.240.521.543.9110.818.7253

matlab里有个lsqcurvefit函数,给你段程序,自己照着改吧,应该不难的functionUntitled3clcxi=[0.019,0.023,0.027];%xdatayi=[430,38

给我邮箱发邮件,我给你传过去

x=[046.0192.64187.16387.53780.50];y=[00.5060.8871.2521.7551.981];f=@(p,x)p(1)*p(2)*x./((p(3)-x).*(1+

你把你的数据按行放到名为nihe.txt的记事本中,再考到工作目录下,运行下面的程序.T=textread('nihe.txt');plot(T(1,:),T(2,:),'+&

在Matlab下输入：edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%functionz=zhid

曲线总可以用参数方程描述：X=x(t),Y=y(t),Z=z(t),不妨假设x(t),y(t),z(t)是关于t的多项式函数,那么：x（t）=x0+x1*t+x2*t^2.给定一组参数就有一条曲线,并

a=[0.01410.01540.01640.01550.01490.01420.01290.01150.01140.01110.01050.01040.01000.00910.00810.00760

可以再问：您能大概叙述一下是怎么实现的么，因为现在需要用到，但是之前没有接触过matlab，希望您指点再答：你没有坐标，就肯定是在一张图片上，先用图像处理把点坐标提取出来，做插值即可

MSE和RMSE都是网络的性能函数.MSE是（神经）网络的均方误差,叫"MeanSquareError".比如有n对输入输出数据,每对为[Pi,Ti],i=1,2,...,n.网络通过训练后有网络输出

x=[7.309.7012.2014.8017.7020.3022.9025.40];y=[25.0040.0055.0085.00112.00145.00190.00230.00];A=polyfi

分别使用2、3、4阶多项式拟合,结果如图所示.需要说明的是,使用四阶多项式拟合,会有警告信息“Polynomialisbadlyconditioned”,原因是其实不需要使用那么高的阶次,3阶就足够了

可以使用左除法或者多元线性回归的方法!regress函数试试

需要用到非线性拟合函数,按你这个式子我试了下好像拟合不出结果,所以我把你的式子简化了一下,前面那一部分（35.72A/4333.3(B-A)）其实也可以看做一个参数,就叫做C吧,自己建立一个m文件,我

%先编写函数文件,内容如下,再保存为nihe.mfunction f=nihe(p,t)f= p(1).*exp(-p(2).*t) + p(3).*exp(-

functionf=RMSE(h1,h2)%RMSEreturnRMSE(均方根误差)求两图像的均方根误差%inputmustbeaimagehandle输入图像句柄%imagefusionevalu