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示例:正弦曲线回归
使用
sinfit
函数可执行正弦曲线回归。此类回归尤其适用于定期变化的数据。
1.
定义数据集。
data
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
5.073
5.634
1.231
-4.156
-5.64
-1.461
4.016
6.009
2.862
-2.908
-5.76
-3.092
2.534
6.119
4.021
-1.66
-5.574
-4.289
1.077
5.646
5.232
0.069
-5.031
-5.327
-0.72
4.781
6.051
1.889
-3.749
-5.85
-2.264
3.387
6.349
3.505
-2.513
-5.703
-3.554
1.831
6.074
4.847
-0.675
-5.281
-4.822
0.189
5.333
5.511
0.984
-4.264
-5.627
-1.213
4.029
vx
data
0
vy
data
1
data
2.
定义估计值的矢量。
Guess
6
1
0
在某些情况下,您必须调整估值,以获得可能的最佳拟合。第一个值应该约等于数据的振幅,第二个值应该等于相位偏移,第三个值应该等于偏移。
3.
调用
sinfit
函数来求出正弦曲线拟合的参数。
β
sinfit
vx
vy
Guess
β
这些参数为通过下列正弦曲线方程求出的参数:
f
x
β
0
sin
x
β
1
β
2
4.
绘制数据和正弦曲线拟合曲线。
i
0
500
range
i
i
10
lines
lines
11
vx
range
11
vy
f
range
-10
10
通过下面的相关系数可确认,拟合几近完美:
corr
f
vx
vy
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