作者：岚膺麒钿 关于Matlab，很多人只知道它是一个强大的数学工具，但是Matlab也可以用于嵌入式，制作界面，和下位机交互数据，实时绘制出曲线图。本文将简单介绍如何利用Matlab制作串口接收界面，实时绘制曲线。这里要用到的知识有很多，例如：matlab的GUI编程、定时器，串口通信、回调函数、Matlab的画图等。一些知识也不多废话，直接上代码一、主界面代码（main.m）clc;
cle
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2024-04-02 12:24:33
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有时候需要绘制平行于坐标轴的一条直线，那有没有什么简便的方法呢？通过在plot（）函数加入参数就可以，代码如下： 1. x=0:0.1:2*pi; %x的取值生成
2. y=sin(x); %y=sin(x)函数
3. plot(x,y); %绘制图形
4. ylim=get(gca,'Ylim'); % 获取当前图形的纵轴的范围
5. hold on
6. pl
在运行MATLAB编程进行数据的处理过程当中，我们常常用到matlab曲线拟合，但是工具箱由于需要人工交互，得到的拟合结果，需要人工的去提取，再输入，所以，工具箱拟合结果十分不适合调用，以及继续下面的操作，所以我们需要用到matlab曲线拟合函数,并且以最常用的多项式拟合函数为例作为matlab曲线拟合例子，进行详细介绍。工具/材料MATLABmatlab曲线拟合01数据准备：关于MATLAB曲线
1，双曲线模型若因变量y随自变量x的增加（或减少），最初增加（或减少）很快，以后逐渐放慢并趋于稳定，则可以选用双曲线来拟合。双曲线模型形式为1y=β0+β11x线性化方法：令y′=1y，x′=1x则转换为线性回归方程y′=β0+β1x′2，幂函数模型幂函数模型的一般形式为y=β0xβ11xβ22⋅⋅⋅xβkk线性化方法：令y′=lny，β′0=lnβ0，x′1=lnX1，⋅⋅⋅，x′k=lnxk则
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2023-11-24 00:11:55
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function shili21h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 100 450 450],... 'name','实例21');[x,y,z]=peaks(30);subplot(2,1,1)x=x(1,:);y=
原创
2021-09-28 17:58:54
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[matlab 曲线拟合(含实例)]matlab 曲线拟合 - 非常好非常全面的介绍M 拟合的参考资料Mathworks Tech-Note 1508 曲线拟合向导1． 介绍2． Mathworks 产品的曲线拟合特色a． 曲线拟合工具箱 (Curve Fitting Toolbox)b． Matlab 内建函数与其他的带有曲线拟合能力的附加产品 (工具箱)c． 线性曲线拟合d． 非线性曲线拟合3
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2024-05-04 08:14:50
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文章目录0. 评价指标1. 工具箱拟合——cftool2. 万能拟合 ——nlinfit3. 多项式拟合 ——polyfit 0. 评价指标一、SSE(和方差) 该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和，计算公式如下 SSE越接近于0，说明模型选择和拟合更好，数据预测也越成功。接下来的MSE和RMSE因为和SSE是同出一宗，所以效果一样二、MSE(均方差) 该统计参数是预测数据和
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2024-07-23 10:22:01
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# 如何实现回归曲线预测函数Python代码
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现回归曲线预测函数的流程。下面是一个简单的表格展示了每个步骤以及需要做什么：
| 步骤 | 操作 |
|-----|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 划分数据集为训练集和测试集 |
| 4 | 创建并训练回归模型 |
| 5 | 预测测试集数据 |
|
原创
2024-03-02 04:59:55
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1 简单线性回归1.1 介绍1）特点：样本特征只有一个解决回归问题思想简单，实现容易许多强大的非线性模型的基础结果有很好的解释性1.2 思想、公式1.2.1 思想寻找出一条直线，最大程度的“拟合”样本特征和样本输出标记之间的关系。通过分析问题，确定问题的损失函数（loss function）或效用函数（utility function）；通过最优化损失函数（min）或效用函数（max），获得机器学
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2024-04-20 17:15:22
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1、怎样的拟合直线最好？——与所有点都近，即与所有点的距离之和最小。最小二乘法可以帮助我们在进行线性拟合时，如何选择“最好”的直线。要注意的是，利用实验数据进行拟合时，所用数据的多少直接影响拟合的结果，从理论上说，数据越多，效果越好，即所估计的直线方程越能更好地反映变量之间的关系。一般地，我们可以先作出样本点的散点图，确认线性相关性，然后再根据回归直线系数的计算公式进行计算。2、刻画样本点与直
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2024-05-20 18:06:05
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1. 概述机器学习一共有两大主要任务，一类是讲实例数据划分到合适的分类中，也就是分类问题；另一类是用于预测数值型数据，也就是回归问题。 我们应该都建构回归的例子——数据拟合曲线：通过给定数据拟合出最优的曲线。 拟合曲线也就是使得所有数据点的结果(真实的y) 和 曲线拟合出的结果(拟合出的y)差距 的总和最小，在回归中最经典的方法就是最小二乘法，本文以拟合线性回归数据为例， 利用最小二乘法
二、一元线性回归2.1 命令 polyfit最小二乘多项式拟合 [p，S]=polyfit（x，y，m）多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1其中x=（x1，x2，…，xm）x1…xm为（n*1）的矩阵;y为（n*1）的矩阵；p=（a1，a2，…，am+1）是多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的系数；S是一个矩阵，用来估计预测误差.2.2 命
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2024-02-16 12:53:27
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编程练习ex2
1、logistic回归1.1 可视化数据打开ex2data1.txt观察数据 第一列和第二列为两次考试的成绩，第三列代表该生是否能被录取，1代表录取，0代表不录取读取数据：data = load('ex2data1.txt');
X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); % 将数据集
1. L1 Loss（Mean Absolute Error，MAE） 平均绝对误差（MAE）是一种用于回归模型的损失函数。MAE 是目标变量和预测变量之间绝对差值之和，因此它衡量的是一组预测值中的平均误差大小，而不考虑它们的方向，范围为 0~∞。MAE公式：MAE导数：MAE图像： &nbs
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2024-03-19 10:53:09
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1.线性回归： 线性回归假设特征和结果满足线性关系。其实线性关系的表达能力非常强大，每个特征对结果的影响强弱可以由前面的参数体现，而且每个特征变量可以首先映射到一个函数，然后再参与线性计算。这样就可以表达特征与结果之间的非线性关系。损失函数或者错误函数：如何调整θ以使得J(θ)取得最小值有很多方法，其中有最小二乘法（min squar
重点内容梳理：线性回归模型广义线性模型寻找预测函数构造损失函数求解最小化损失函数本文内容：主要梳理从线性回归模型到逻辑回归模型转换思路，以及求解逻辑回归相关参数的过程。重在梳理思路，不提供公式推导。线性回归模型线性回归模型： 广义线性模型假设认为示例所对应的输出标记是在指数尺度上变化 则可以将（1）式转换为“对数线性回归”：对数函数的作用：将线性回归模型的预测值与真实标记联系起来。更一般地，考虑单
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2024-05-15 13:28:23
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Q：如何在给定句柄的 axis 里绘图?
A：plot(data,'parent',haxis);
或者
hbar=bar(data);
set(hbar,'parent',haxis);
Q：Matlab
中如何作线性拟合/线性回归/多元线性回归？ A：何作线性拟合是用
y=a*x+b 来拟合一组数据{{x1,y1},{x2,y2}…{xn,yn}}，matlab 中使用
polyfit x=d
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2024-04-23 09:48:30
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1、matlab回归(拟合)总结前言1、学三条命令polyfit(x,y,n)-拟合成一元幂函数(一元多次)regress(y,x)-可以多元， nlinfit(x,y,fun,beta0) (可用于任何类型的函数，任意多元函数，应用范围最广，最万能的)2、同一个问题，这三条命令都可以使用，但结果肯定是不同的，因为拟合的近似结果，没有唯一的标准的答案。相当于咨询多个专家。3、回归的操作步骤：根据图
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2024-03-01 12:59:44
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损失函数是用来估量模型的预测值f（x）与真实值不y一致的程度。我们的目的就是最小化损失函数，让f（x）与y尽量接近。通常可以使用梯度下降寻找函数最小值损失函数大致可以分成两类：回归和分类回归类型损失函数均方误差（Mean Square Error，MSE）模型预测值与样本真实值之间距离平方的平均值 MSE是比较常用的一种损失函数它的曲线特点是光滑连续，可导，有利于使用梯度下降算法。而且MSE随着误
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2024-04-18 08:36:28
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excel幂函数怎么设置 在excel中设置函数能够快速完成一些需要计算的工作，恰当的使用excel中函数的功能能够起到事半功倍的效果。今天，学习啦小编就教大家在Excel中幂函数的操作使用。Excel中幂函数的操作步骤打开excel软件，为了以后的操作方便，我们把光标定位在表格的第一格里面，然后点下图中红色方框框住的“fx”，我们要设置的函数就从这里进去的。点“fx”后，会弹出如下图所示的“插入
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2024-01-30 01:38:23
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