Matlab多项式数据拟合，因为x过大y过小导致多项式系数为0该怎么解决?
Matlab多项式数据拟合，因为x过大y过小导致多项式系数为0该怎么解决?
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CSDN专家-Matlab_Fans 2021-05-27 20:47关注建议将x减去2010后再做多项式拟合，设中间变量m = x -2010，然后拟合y与m的关系，得到y关于m的表达式后，再将x = m+2010带回，得到y关于x的表达式。
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- 2021-05-27 20:34回答 1 已采纳 建议将x减去2010后再做多项式拟合，设中间变量m = x -2010，然后拟合y与m的关系，得到y关于m的表达式后，再将x = m+2010带回，得到y关于x的表达式。
- 2016-02-20 05:18回答 1 已采纳 http://wenku.baidu.com/link?url=FcRAFmHd-u0RCf5wTQRObsg3OEpRP9PaDkU6fP7e_6PClzGx2mViyK6dxPqnSvJ4mMQp
- 2021-09-06 21:49回答 1 已采纳 不是说系数接近0，而是说你的数据出现秩亏的情况，就是说你的数据里面高次项和低次项出现了线性相关，次数再高也没有必要了。
- 2021-09-10 21:09采用matlab多项式拟合数据，可以方便的设置拟合阶数，方便的的获得多项的系数
- 2022-11-07 10:35回答 2 已采纳 可以看我写的文章《matlab求解积分总结》, https://blog.csdn.net/subtitle_/article/details/122748755?utm_source=app&app
- 2021-10-26 02:07回答 2 已采纳 你好，xy构成的多项式也可以写，但是比较繁琐，而且求解很难满足最后一个条件，全局大于0，下面是我的一维拓展方案：主函数： %% 为了得到分布，假设了一个协方差矩阵 mu=[20,180];%数学期望
- 2021-10-30 23:13回答 2 已采纳 你好，这里面直接构造最小二乘法然后用比例系数比较方便，建议n不要取太大，容易造成过拟合，使得拟合误差过大： %% 为了得到分布，假设了一个协方差矩阵 mu=[20,180];%数学期望 sigma=[
- 2021-09-10 21:09采用matlab多项式拟合数据，可以方便的设置拟合阶数，方便的的获得多项的系数
- 回答 2 已采纳 因为出现了负数开根号的情况，所以就是复数
- 2021-09-17 12:31回答 1 已采纳 你好同学 H=histogram(X,'Normalization','probability'); x = (H.BinEdges(1:end-1)+H.BinEdges(2:end))/2; y
- 2021-10-30 16:46回答 1 已采纳 你好同学，建议从积分得到的非线性方程考虑，或者先由最小二乘得到正数表达式，然后用积分考虑改变前面的系数除以一个比例就行（实质是改变a0）。方法1 非线性方程组方法： x = [0:1:40]; % x
- 2021-05-30 19:51使用 coeffs = fit2dPolySVD(x, y, z, order) 拟合 x 和 y 的多项式，以便为数据 z 提供最佳拟合。 使用即使数据退化也很健壮的 SVD。 即使数据被过度指定或未指定，也将始终产生最适合数据的最小二乘法。 x, y, z ...
- 2015-05-02 10:10回答 2 已采纳 x=0:5:30; y=[0.00,0.058,-2.094,33.88,-246.6,688,-181.0]; p=ployfit(x,y,2);
- 2022-07-14 07:03最小二乘法原理及其MATLAB实现 线性拟合 多项式拟合 非线性拟合程序
- 2021-05-30 21:12POLYFIT3（X，Y，N，NUL，W）在最小二乘意义上找到适合数据的度N的多项式P（X）的系数P（X（I））〜= Y（I） . 可以将任何系数强制为零，并且可以对数据进行加权。 NUL 是一个向量，其系数按通常顺序强制为零。 W ...
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