【Matlab】—{最小二乘法拟合一阶线性拟合传感器实验}
【Matlab】—{最小二乘法拟合一阶线性拟合&传感器实验}
???九层妖塔?起于垒土
【Matlab】—{最小二乘法拟合一阶线性拟合&传感器实验}
一、代码
二、数据处理结果
三、Notes
一、代码
%电容传感器位移实验数据 最小二乘法一阶线性拟合
x = [13.080,12.580,12.080,11.580,11.080,10.580,10.080,9.580,9.080,8.580,8.080,7.580,7.080]; %13
y = [-440,-360,-283,-205,-134,-61,0,67,123,184,235,290,337];
p = polyfit(x,y,1); %最小二乘法一阶线性拟合
a = p(1) %截距
b = p(2) %斜率
%计算在 x 中的点处拟合的多项式 p。用这些数据绘制得到的线性回归模型。
f = polyval(p,x); %拟合直线
plot(x,y,'o',x,f,'-');
grid on;grid minor; %显示网格
legend('实验数据','拟合直线');
str={'-440','-360','-283','-205','-134','-61','0','67','123','184','235','290','337'};
text(x,y+15,str,'HorizontalAlignment','center');
text(9,200,['y= ',num2str(p(1)),'x+',num2str(p(2))],'FontSize',15);
xlabel('X (mm)'); ylabel('V(mV)');
title('电容传感器位移实验数据 最小二乘法一阶线性拟合');
m = max(f-y) %输出值(多次测量时为平均值)与拟合直线的最大偏差
no_line = m / 800 %非线性误差
二、数据处理结果
三、Notes
?●函数polyfit—多项式曲线拟合
?●函数polyval—多项式计算
?●函数text—向数据点添加文本说明
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