Вычислите полиномиальные коэффициенты, которые лучше всего приспосабливают входные данные в смысле наименьших квадратов
Математические функции / Полиномиальные функции
dsppolyfun
Блок Least Squares Polynomial Fit вычисляет коэффициенты n th, заказывают полином, который лучше всего приспосабливает входные данные в смысле наименьших квадратов, где вы задаете n в параметре Polynomial order. Отличный набор n +1 коэффициент вычисляется для каждого столбца M-by-N вход, u.
Для данного входного столбца блок вычисляет набор коэффициентов, c1, c2..., cn+1, который минимизирует количество
где ui является i th элемент во входном столбце, и
Значения независимой переменной, x1, x2..., xM, заданы как вектор длины-M параметром Control points. Те же контрольные точки M используются для всех аппроксимаций полиномом N и могут быть одинаково или неравноценно расположены с интервалами. Эквивалентный MATLAB® код показывают ниже.
c = polyfit(x,u,n) % Equivalent MATLAB code
Для удобства блок обрабатывает длину-M, неориентированную на векторный вход как M-by-1 матрица.
Каждый столбец (n +1)-by-N выходная матрица, c, представляет набор n +1 коэффициент, определяющий хорошо-подходящий многочлен для соответствующего столбца входа. Коэффициенты в каждом столбце располагаются в порядке убывающих экспонент, c1, c2..., cn+1.
В ex_leastsquarespolyfit_ref модели ниже, блок Polynomial Evaluation использует полином второго порядка
сгенерировать четыре значения зависимой переменной y от четырех значений независимой переменной u, полученный в верхнем порту. Полиномиальные коэффициенты предоставляются в векторном [-2 0 3] в нижнем порту. Обратите внимание на то, что коэффициент термина первого порядка является нулем.
Параметр Control points блока Least Squares Polynomial Fit сконфигурирован с теми же четырьмя значениями независимой переменной u, которые используются в качестве входа с блоком Polynomial Evaluation, [1 2 3 4]. Блок Least Squares Polynomial Fit использует эти значения вместе с входными значениями зависимой переменной y, чтобы восстановить исходные полиномиальные коэффициенты.
Значения независимой переменной, которой соответствуют данные в каждом входном столбце. Для M-by-N вход, этот параметр должен быть вектором длины-M. Настраиваемый (Simulink).
Порядок, n, полинома, который будет использоваться в построении лучшей подгонки. Количеством коэффициентов является n +1.
Плавающая точка двойной точности
Плавающая точка с одинарной точностью
| Detrend | DSP System Toolbox |
| Полиномиальная оценка | DSP System Toolbox |
| Полиномиальный тест устойчивости | DSP System Toolbox |
polyfit | MATLAB |
