Matlab多项式拟合測试

x=0:0.2:4;				%生成等差数列
rnd=rand(1,size(x,2))*5;                %生成一组随机数
y=x.*x.*x+x.*x+6+rnd;                   %生成y=x^3+x^2+6函数在垂直方向5个尺度内的随机採样序列
b=polyfit(x,y,3);                       %计算多项式拟合參数
yy=polyval(b,x);                        %生成拟合后y函数的新值
hold on,plot(x,y,‘o‘),plot(x,yy);       %hold开关打开用于画在同一张图上,前者画散点,后者话拟合曲线。

【效果图】:

时间: 2024-10-11 23:51:53

Matlab多项式拟合測试的相关文章

Matlab多项式拟合测试

x=0:0.2:4; %生成等差数列 rnd=rand(1,size(x,2))*5; %生成一组随机数 y=x.*x.*x+x.*x+6+rnd; %生成y=x^3+x^2+6函数在垂直方向5个尺度内的随机采样序列 b=polyfit(x,y,3); %计算多项式拟合参数 yy=polyval(b,x); %生成拟合后y函数的新值 hold on,plot(x,y,'o'),plot(x,yy); %hold开关打开用于画在同一张图上,前者画散点,后者话拟合曲线. [效果图]:

matlab多项式拟合以及指定函数拟合

clc;clear all;close all;%% 多项式拟合指令:% 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);% % x = 0:2:10;% y = polyval(P,x);% plot(x,y,X,Y,'r*');%% 指定函数拟合 x=[ 0;0.4;1.2; 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;1

模式识别 - 特征归一化 及 測试 代码(Matlab)

特征归一化 及 測试 代码(Matlab) 本文地址: http://write.blog.csdn.net/postedit/26221235 通过提取视频特征的程序, 从视频数据集中提取特征数据, 使用matlab进行计算每一列的最大值, 并进行列的归一化; 最后存储入txt的文本, 进行兴许处理. 代码: %特征处理函数 %By C.L.Wang %本程序是处理特征数据, 包含数据的归一化, 存储最大值向量, 和归一化的矩阵; %并进行測试效果 %数据格式为第1列是标签, 2-end列是特

关于迭代測试的一些思考

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 一个软件的功能的越来越多,怎样建立一个规范的測试流程来保证对开发的功能进行充分的測试,是摆在我们面前的难题.在改动bug中经常会出现一种"按下葫芦浮起瓢"情形--改动了A模块的bug,却造成了原来測试没有问题的B模块出现了新的问题.这就促使我们思考:怎样保证測试的百分百的覆盖率.为此我设想一种迭代測试和迭代公布的流程.这个流程详细是这种:全部功能測试分为常规功能測试和新功能測试.所谓常规功能測试是指之前測

Selenium2 Python 自己主动化測试实战学习笔记(五)

7.1 自己主动化測试用例 无论是功能測试.性能測试和自己主动化測试时都须要编写測试用例,測试用例的好坏能准确的体现了測试人员的经验.能力以及对项目的深度理解. 7.1.1 手工測试用例与自己主动化測试用例 手工測试用例是针对手工測试人员.自己主动化測试用例是针对自己主动化測试框架.前者是手工測试用例人员应用手工方式进行用例解析,后者是应用脚本技术进行用例解析. 前者具有较好的异常处理能力,并且可以基于測试用例,制造各种不同的逻辑推断,并且人工測试步步跟踪,可以仔细定位问题.后者全然依照測试用例

手机測试总结----经验总结三

我对之前做的一个(手机)模块略微总结了一下. camera部分.所以也是在这个feature 的角度去考虑的.仅供參考. 1.       測试的项目在bring up阶段或者做feature 阶段 首先.须要澄清.像camera 这种feature 是个非常独立的feature,初期阶段问题非常多.可是一旦稳定了,就问题非常少了. 2.       与开发的紧密合作 与开发的紧密合作和沟通是不可缺少的.一方面能够学到非常多专业知识.还有一方面,不管是定位问题.还是分析问题.測试重点的分析,这些

Tensorflow MNIST 数据集測试代码入门

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50614444 測试代码已上传至GitHub:yhlleo/mnist 将MNIST数据集,下载后复制到目录Mnist_data中,假设已经配置好tensorflow环境,基本的四个測试代码文件,都能够直接编译执行: mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门 mnist_deep.py: 深入MNIST fully_co

Swift,Objective-C语言性能对照測试

原文发表于踏得网 Swift包括了非常多现代语言特性尤其是从一些脚本语言如Javascript/Ruby中汲取了营养. 此外苹果公布Swift时,使用特别选用的一些样例来宣称Swift性能对于Ojbective C的大幅提升(40~50%),如复杂对象排序, Apple并未声称Swift APP比Objective-C APP性能优越,通过精心挑选的个例(也许是利用已知的Objective-C语言的缺陷), 却巧妙的留下了总体性能提升的印象.可是开发人员实际測试出来的情况却相反. 开发人员Kei

软件測试技术概述

1.等价类划分法 根据需求对输入的范围进行细分,然后再分出的每个区域内选取一个有代表性的測试数据开展測试. 2.边界值分析法 边界值分析法是对输入或输出的边界值进行測试的一种測试方法.通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充. 3.因果图法 因果图法是从需求中找出因(输入条件)和果(输出或程序状态的改变),通过因果图转化成判定表. 4.决策表法 决策表法能把复杂逻辑关系和多条件组合情况表达得较明白 5.错误猜測法 基于经验和直觉猜測程序中全部可能存在的各种错误, 从而有针对性的设计測试用例的方