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1、1,擬 合,2,實(shí)驗(yàn)?zāi)康?實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,2、掌握用數(shù)學(xué)軟件求解擬合問題。,1、直觀了解擬合基本內(nèi)容。,1、擬合問題引例及基本理論。,4、實(shí)驗(yàn)作業(yè)。,2、用數(shù)學(xué)軟件求解擬合問題。,3、應(yīng)用實(shí)例,3,擬 合,2.擬合的基本原理,1. 擬合問題引例,4,擬 合 問 題 引 例 1,求600C時(shí)的電阻R。,設(shè) R=at+b a,b為待定系數(shù),5,擬 合 問 題 引 例 2,求血藥濃度隨時(shí)間的變化規(guī)律c(t).,作半對(duì)數(shù)坐標(biāo)系(semilogy)下的圖形,MATLAB(aa1),6,曲 線 擬 合 問 題 的 提 法,已知一組（二維）數(shù)據(jù)，即平面上 n個(gè)點(diǎn)（xi,yi) i=1,n, 尋求一個(gè)函數(shù)（曲線）y

2、=f(x), 使 f(x) 在某種準(zhǔn)則下與所有數(shù)據(jù)點(diǎn)最為接近，即曲線擬合得最好。,y=f(x),i 為點(diǎn)（xi,yi) 與曲線 y=f(x) 的距離,7,擬合與插值的關(guān)系,函數(shù)插值與曲線擬合都是要根據(jù)一組數(shù)據(jù)構(gòu)造一個(gè)函數(shù)作為近似，由于近似的要求不同，二者的數(shù)學(xué)方法上是完全不同的。,實(shí)例：下面數(shù)據(jù)是某次實(shí)驗(yàn)所得，希望得到X和 f之間的關(guān)系？,MATLAB(cn),問題：給定一批數(shù)據(jù)點(diǎn)，需確定滿足特定要求的曲線或曲面,解決方案：,若不要求曲線（面）通過所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，而是要求它反映對(duì)象整體的變化趨勢(shì)，這就是數(shù)據(jù)擬合，又稱曲線擬合或曲面擬合。,若要求所求曲線（面）通過所給所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，就是插值問題；,8,

3、最臨近插值、線性插值、樣條插值與曲線擬合結(jié)果：,9,曲線擬合問題最常用的解法線性最小二乘法的基本思路,第一步:先選定一組函數(shù) r1(x), r2(x), rm(x), mn, 令 f(x)=a1r1(x)+a2r2(x)+ +amrm(x) （1） 其中 a1,a2, am 為待定系數(shù)。,第二步: 確定a1,a2, am 的準(zhǔn)則（最小二乘準(zhǔn)則）： 使n個(gè)點(diǎn)（xi,yi) 與曲線 y=f(x) 的距離i 的平方和最小 。,記,問題歸結(jié)為，求 a1,a2, am 使 J(a1,a2, am) 最小。,10,線性最小二乘法的求解：預(yù)備知識(shí),超定方程組：方程個(gè)數(shù)大于未知量個(gè)數(shù)的方程組,超定方程一般是不

4、存在解的矛盾方程組。,如果有向量a使得 達(dá)到最小， 則稱a為上述超定方程的最小二乘解。,11,線性最小二乘法的求解,定理：當(dāng)RTR可逆時(shí)，超定方程組（3）存在最小二乘解，且即為方程組 RTRa=RTy 的解：a=(RTR)-1RTy,所以，曲線擬合的最小二乘法要解決的問題，實(shí)際上就是求以下超定方程組的最小二乘解的問題。,12,線性最小二乘擬合 f(x)=a1r1(x)+ +amrm(x)中函數(shù)r1(x), rm(x)的選取,1. 通過機(jī)理分析建立數(shù)學(xué)模型來確定 f(x)；,2. 將數(shù)據(jù) (xi,yi) i=1, n 作圖，通過直觀判斷確定 f(x)：,13,用MATLAB解擬合問題,1、線性最

5、小二乘擬合,2、非線性最小二乘擬合,14,用MATLAB作線性最小二乘擬合,1. 作多項(xiàng)式f(x)=a1xm+ +amx+am+1擬合,可利用已有程序:,a=polyfit(x,y,m),2. 對(duì)超定方程組,3.多項(xiàng)式在x處的值y可用以下命令計(jì)算： y=polyval（a，x）,15,例 對(duì)下面一組數(shù)據(jù)作二次多項(xiàng)式擬合,16,1）輸入以下命令： x=0:0.1:1; y=-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2; R=(x.2) x ones(11,1)； A=Ry,MATLAB(zxec1),解法1用解超定方程的方法,

6、2）計(jì)算結(jié)果： = -9.8108 20.1293 -0.0317,17,1）輸入以下命令： x=0:0.1:1; y=-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2; A=polyfit(x,y,2) z=polyval(A,x); plot(x,y,k+,x,z,r) %作出數(shù)據(jù)點(diǎn)和擬合曲線的圖形,2）計(jì)算結(jié)果： = -9.8108 20.1293 -0.0317,解法2用多項(xiàng)式擬合的命令,MATLAB(zxec2),18,1. lsqcurvefit 已知數(shù)據(jù)點(diǎn)： xdata=（xdata1，xdata2，xdatan）

7、， ydata=（ydata1，ydata2，ydatan）,用MATLAB作非線性最小二乘擬合,Matlab的提供了兩個(gè)求非線性最小二乘擬合的函數(shù)：lsqcurvefit和lsqnonlin。兩個(gè)命令都要先建立M-文件fun.m，在其中定義函數(shù)f(x)，但兩者定義f(x)的方式是不同的,可參考例題.,lsqcurvefit用以求含參量x（向量）的向量值函數(shù) F(x,xdata)=（F（x，xdata1），F(xiàn)（x，xdatan）T 中的參變量x(向量),使得,19,輸入格式為: (1) x = lsqcurvefit (fun,x0,xdata,ydata); (2) x =lsqcurvef

8、it (fun,x0,xdata,ydata,options); (3) x = lsqcurvefit (fun,x0,xdata,ydata,options,grad); (4) x, options = lsqcurvefit (fun,x0,xdata,ydata,); (5) x, options,funval = lsqcurvefit (fun,x0,xdata,ydata,); (6) x, options,funval, Jacob = lsqcurvefit (fun,x0,xdata,ydata,);,說明：x = lsqcurvefit (fun,x0,xdata,yd

9、ata,options);,20,lsqnonlin用以求含參量x（向量）的向量值函數(shù) f(x)=(f1(x),f2(x),fn(x)T 中的參量x，使得 最小。 其中 fi（x）=f（x，xdatai，ydatai） =F(x,xdatai)-ydatai,2. lsqnonlin,已知數(shù)據(jù)點(diǎn)： xdata=（xdata1，xdata2，xdatan） ydata=（ydata1，ydata2，ydatan）,21,輸入格式為： 1） x=lsqnonlin（fun，x0）； 2） x= lsqnonlin （fun，x0，options）； 3） x= lsqnonlin （fun，x0，

10、options，grad）； 4） x，options= lsqnonlin （fun，x0，）； 5） x，options，funval= lsqnonlin （fun，x0，）；,說明：x= lsqnonlin （fun，x0，options）；,22,例2 用下面一組數(shù)據(jù)擬合 中的參數(shù)a，b，k,該問題即解最優(yōu)化問題：,23,MATLAB(fzxec1),1）編寫M-文件 curvefun1.m function f=curvefun1(x,tdata) f=x(1)+x(2)*exp(-0.02*x(3)*tdata) %其中 x(1)=a; x(2)=b；x(3)=k;,2）輸入命令

11、 tdata=100:100:1000 cdata=1e-03*4.54,4.99,5.35,5.65,5.90,6.10,6.26,6.39, 6.50,6.59; x0=0.2,0.05,0.05; x=lsqcurvefit (curvefun1,x0,tdata,cdata) f= curvefun1(x,tdata),F(x，tdata)= ，x=(a，b，k),解法1. 用命令lsqcurvefit,24,3）運(yùn)算結(jié)果為： f =0.0043 0.0051 0.0056 0.0059 0.0061 0.0062 0.0062 0.0063 0.0063 0.0063 x = 0.0

12、063 -0.0034 0.2542,4）結(jié)論：a=0.0063, b=-0.0034, k=0.2542,25,MATLAB(fzxec2),解法 2 用命令lsqnonlin f(x)=F(x,tdata,ctada)= x=（a，b，k）,1）編寫M-文件 curvefun2.m function f=curvefun2(x) tdata=100:100:1000; cdata=1e-03*4.54,4.99,5.35,5.65,5.90, 6.10,6.26,6.39,6.50,6.59; f=x(1)+x(2)*exp(-0.02*x(3)*tdata)- cdata,2）輸入命令:

13、 x0=0.2,0.05,0.05; x=lsqnonlin(curvefun2,x0) f= curvefun2(x),函數(shù)curvefun2的自變量是x，cdata和tdata是已知參數(shù)，故應(yīng)將cdata tdata的值寫在curvefun2.m中,26,3）運(yùn)算結(jié)果為 f =1.0e-003 *(0.2322 -0.1243 -0.2495 -0.2413 -0.1668 -0.0724 0.0241 0.1159 0.2030 0.2792 x =0.0063 -0.0034 0.2542,可以看出,兩個(gè)命令的計(jì)算結(jié)果是相同的.,4）結(jié)論：即擬合得a=0.0063 b=-0.0034

14、k=0.2542,27,MATLAB解應(yīng)用問題實(shí)例,1、電阻問題,2、給藥方案問題,*3、水塔流量估計(jì)問題,28,MATLAB(dianzu1),電阻問題,得到 a1=3.3940, a2=702.4918,方法2.直接用,結(jié)果相同。,MATLAB(dianzu2),29,一室模型：將整個(gè)機(jī)體看作一個(gè)房室，稱中心室，室內(nèi)血藥濃度是均勻的?？焖凫o脈注射后，濃度立即上升；然后迅速下降。當(dāng)濃度太低時(shí)，達(dá)不到預(yù)期的治療效果；當(dāng)濃度太高，又可能導(dǎo)致藥物中毒或副作用太強(qiáng)。臨床上，每種藥物有一個(gè)最小有效濃度c1和一個(gè)最大有效濃度c2。設(shè)計(jì)給藥方案時(shí)，要使血藥濃度 保持在c1c2之間。本題設(shè)c1=10，c2=

15、25(ug/ml).,一種新藥用于臨床之前，必須設(shè)計(jì)給藥方案.,藥物進(jìn)入機(jī)體后血液輸送到全身，在這個(gè)過程中不斷地被吸收、分布、代謝，最終排出體外，藥物在血液中的濃度，即單位體積血液中的藥物含量，稱為血藥濃度。,30,要設(shè)計(jì)給藥方案,必須知道給藥后血藥濃度隨時(shí)間變化的規(guī)律。從實(shí)驗(yàn)和理論兩方面著手：,給藥方案,1. 在快速靜脈注射的給藥方式下，研究血藥濃度（單位體積血液中的藥物含量）的變化規(guī)律。,t,問題,2. 給定藥物的最小有效濃度和最大治療濃度，設(shè)計(jì)給藥方案：每次注射劑量多大；間隔時(shí)間多長(zhǎng)。,分析,理論：用一室模型研究血藥濃度變化規(guī)律,實(shí)驗(yàn)：對(duì)血藥濃度數(shù)據(jù)作擬合，符合負(fù)指數(shù)變化規(guī)律,3.血液容

16、積v, t=0注射劑量d, 血藥濃度立即為d/v.,2.藥物排除速率與血藥濃度成正比，比例系數(shù) k(0),模型假設(shè),1. 機(jī)體看作一個(gè)房室，室內(nèi)血藥濃度均勻一室模型,模型建立,在此，d=300mg，t及c（t）在某些點(diǎn)處的值見前表，需經(jīng)擬合求出參數(shù)k、v,用線性最小二乘擬合c(t),MATLAB(lihe1),計(jì)算結(jié)果：,用非線性最小二乘擬合c(t),給藥方案 設(shè)計(jì),設(shè)每次注射劑量D, 間隔時(shí)間,血藥濃度c(t) 應(yīng)c1 c(t) c2,初次劑量D0 應(yīng)加大,給藥方案記為：,2、,1、,計(jì)算結(jié)果：,給藥方案：,c1=10,c2=25 k=0.2347 v=15.02,35,故可制定給藥方案：,

17、即: 首次注射375mg， 其余每次注射225mg， 注射的間隔時(shí)間為4小時(shí)。,36,估計(jì)水塔的流量,2、解題思路,3、算法設(shè)計(jì)與編程,1、問題,37,某居民區(qū)有一供居民用水的園柱形水塔，一般可以通過測(cè)量其水位來估計(jì)水的流量，但面臨的困難是，當(dāng)水塔水位下降到設(shè)定的最低水位時(shí)，水泵自動(dòng)啟動(dòng)向水塔供水，到設(shè)定的最高水位時(shí)停止供水，這段時(shí)間無法測(cè)量水塔的水位和水泵的供水量通常水泵每天供水一兩次，每次約兩小時(shí). 水塔是一個(gè)高12.2米，直徑17.4米的正園柱按照設(shè)計(jì)，水塔水位降至約8.2米時(shí)，水泵自動(dòng)啟動(dòng)，水位升到約10.8米時(shí)水泵停止工作 表1 是某一天的水位測(cè)量記錄，試估計(jì)任何時(shí)刻（包括水泵正供水

18、時(shí)）從水塔流出的水流量，及一天的總用水量,38,39,流量估計(jì)的解題思路,擬合水位時(shí)間函數(shù),確定流量時(shí)間函數(shù),估計(jì)一天總用水量,40,擬合水位時(shí)間函數(shù) 測(cè)量記錄看，一天有兩個(gè)供水時(shí)段（以下稱第1供水時(shí)段和第2供水時(shí)段），和3個(gè)水泵不工作時(shí)段（以下稱第1時(shí)段t=0到t=8.97，第2次時(shí)段t=10.95到t=20.84和第3時(shí)段t=23以后）對(duì)第1、2時(shí)段的測(cè)量數(shù)據(jù)直接分別作多項(xiàng)式擬合，得到水位函數(shù)為使擬合曲線比較光滑，多項(xiàng)式次數(shù)不要太高，一般在36由于第3時(shí)段只有3個(gè)測(cè)量記錄，無法對(duì)這一時(shí)段的水位作出較好的擬合,41,2、確定流量時(shí)間函數(shù) 對(duì)于第1、2時(shí)段只需將水位函數(shù)求導(dǎo)數(shù)即可，對(duì)于兩個(gè)供水

19、時(shí)段的流量，則用供水時(shí)段前后（水泵不工作時(shí)段）的流量擬合得到，并且將擬合得到的第2供水時(shí)段流量外推，將第3時(shí)段流量包含在第2供水時(shí)段內(nèi),42,3、一天總用水量的估計(jì) 總用水量等于兩個(gè)水泵不工作時(shí)段和兩個(gè)供水時(shí)段用水量之和，它們都可以由流量對(duì)時(shí)間的積分得到。,43,算法設(shè)計(jì)與編程,1、擬合第1、2時(shí)段的水位，并導(dǎo)出流量,2、擬合供水時(shí)段的流量,3、估計(jì)一天總用水量,4、流量及總用水量的檢驗(yàn),44,1、擬合第1時(shí)段的水位，并導(dǎo)出流量 設(shè)t，h為已輸入的時(shí)刻和水位測(cè)量記錄（水泵啟動(dòng)的4個(gè)時(shí)刻不輸入），第1時(shí)段各時(shí)刻的流量可如下得： 1） c1=polyfit（t（1：10），h（1：10），3）；

20、%用3次多項(xiàng)式擬合第1時(shí)段水位，c1輸出3次多項(xiàng)式的系數(shù) 2）a1=polyder（c1）； % a1輸出多項(xiàng)式（系數(shù)為c1）導(dǎo)數(shù)的系數(shù) 3）tp1=0：0.1：9； x1=-polyval（a1，tp1）； % x1輸出多項(xiàng)式（系數(shù)為a1）在tp1點(diǎn)的函數(shù)值（取負(fù)后邊為正值），即tp1時(shí)刻的流量,MATLAB(llgj1),4）流量函數(shù)為：,45,2、擬合第2時(shí)段的水位，并導(dǎo)出流量 設(shè)t，h為已輸入的時(shí)刻和水位測(cè)量記錄（水泵啟動(dòng)的4個(gè)時(shí)刻不輸入），第2時(shí)段各時(shí)刻的流量可如下得： 1） c2=polyfit(t(10.9:21),h(10.9:21),3)； %用3次多項(xiàng)式擬合第2時(shí)段水位，c

21、2輸出3次多項(xiàng)式的系數(shù) 2） a2=polyder(c2)； % a2輸出多項(xiàng)式（系數(shù)為c2）導(dǎo)數(shù)的系數(shù) 3）tp2=10.9:0.1:21; x2=-polyval(a2,tp2); % x2輸出多項(xiàng)式（系數(shù)為a2）在tp2點(diǎn)的函數(shù)值（取負(fù)后邊為正值），即tp2時(shí)刻的流量,MATLAB(llgj2),4）流量函數(shù)為：,46,3、擬合供水時(shí)段的流量 在第1供水時(shí)段（t=911）之前（即第1時(shí)段）和之后（即第2時(shí)段）各取幾點(diǎn)，其流量已經(jīng)得到，用它們擬合第1供水時(shí)段的流量為使流量函數(shù)在t=9和t=11連續(xù)，我們簡(jiǎn)單地只取4個(gè)點(diǎn)，擬合3次多項(xiàng)式（即曲線必過這4個(gè)點(diǎn)），實(shí)現(xiàn)如下： xx1=-polyv

22、al（a1，8 9）； %取第1時(shí)段在t=8,9的流量 xx2=-polyval（a2，11 12）； %取第2時(shí)段在t=11,12的流量 xx12=xx1 xx2； c12=polyfit（8 9 11 12，xx12，3）； %擬合3次多項(xiàng)式 tp12=9：0.1：11； x12=polyval（c12，tp12）； % x12輸出第1供水時(shí)段 各時(shí)刻的流量,MATLAB(llgj3),擬合的流量函數(shù)為：,47,在第2供水時(shí)段之前取t=20，20.8兩點(diǎn)的流水量，在該時(shí)刻之后（第3時(shí)段）僅有3個(gè)水位記錄，我們用差分得到流量，然后用這4個(gè)數(shù)值擬合第2供水時(shí)段的流量如下： dt3=diff（t

23、(22：24)）； %最后3個(gè)時(shí)刻的兩兩之差 dh3=diff（h(22：24)）； %最后3個(gè)水位的兩兩之差 dht3=-dh3./dt3； %t(22)和t(23)的流量 t3=20 20.8 t(22) t(23)； xx3=-polyval(a2，t3(1：2)，dht3)； %取t3各時(shí)刻的流量 c3=polyfit（t3，xx3，3）； %擬合3次多項(xiàng)式 t3=20.8：0.1：24； x3=polyval（c3，tp3）；% x3輸出第2供水時(shí)段 （外推至t=24）各時(shí)刻的流量,MATLAB(llgj4),擬合的流量函數(shù)為：,48,3、一天總用水量的估計(jì) 第1、2時(shí)段和第1、2供

24、水時(shí)段流量的積分之和，就是一天總用水量雖然諸時(shí)段的流量已表為多項(xiàng)式函數(shù)，積分可以解析地算出，這里仍用數(shù)值積分計(jì)算如下： y1=0.1*trapz(x1)； %第1時(shí)段用水量（仍按高 度計(jì)），0.1為積分步長(zhǎng) y2=0.1*trapz(x2)； %第2時(shí)段用水量 y12=0.1*trapz(x12)； %第1供水時(shí)段用水量 y3=0.1*trapz(x3)； %第2供水時(shí)段用水量 y=（y1+y2+y12+y3）*237.8*0.01； %一天總用水量（ ） 計(jì)算結(jié)果：y1=146.2, y2=266.8, y12=47.4, y3=77.3，y=1250.4,MATLAB(llgjz),49,

25、4、流量及總用水量的檢驗(yàn) 計(jì)算出的各時(shí)刻的流量可用水位記錄的數(shù)值微分來檢驗(yàn)用水量y1可用第1時(shí)段水位測(cè)量記錄中下降高度968-822=146來檢驗(yàn)，類似地，y2用1082-822=260檢驗(yàn) 供水時(shí)段流量的一種檢驗(yàn)方法如下：供水時(shí)段的用水量加上水位上升值260是該時(shí)段泵入的水量，除以時(shí)段長(zhǎng)度得到水泵的功率（單位時(shí)間泵入的水量），而兩個(gè)供水時(shí)段水泵的功率應(yīng)大致相等第1、2時(shí)段水泵的功率可計(jì)算如下： p1=(y12+260)/2； %第1供水時(shí)段水泵的功率 （水量仍以高度計(jì)） tp4=20.8：0.1：23； xp2=polyval（c3，tp4）； % xp2輸出第2供水時(shí)段 各時(shí)刻的流量 p2

26、=(0.1*trapz(xp2)+260)/2.2； %第2供水時(shí)段水泵的功率 （水量仍以高度計(jì)） 計(jì)算結(jié)果：p1=154.5 ，p2=140.1,MATLAB (ll),50,計(jì)算結(jié)果,流量函數(shù)為：,51,流量曲線見圖,n=(3,4),n=(5,6),52,練習(xí)1 用給定的多項(xiàng)式，如y=x3-6x2+5x-3，產(chǎn)生一組數(shù)據(jù)(xi,yi，i=1,2,n),再在yi上添加隨機(jī)干擾(可用rand產(chǎn)生(0,1)均勻分布隨機(jī)數(shù),或用rands產(chǎn)生N(0,1)分布隨機(jī)數(shù))，然后用xi和添加了隨機(jī)干擾的yi作的3次多項(xiàng)式擬合，與原系數(shù)比較。 如果作2或4次多項(xiàng)式擬合，結(jié)果如何？,53,練習(xí)2、用電壓V=1

27、0伏的電池給電容器充電，電容器上t時(shí)刻的電壓為 ，其中V0是電容器的初始電壓， 是充電常數(shù)。試由下面一組t，V數(shù)據(jù)確定V0， 。,54,用非線性最小二乘擬合c(t)-用lsqcurvefit,2、主程序lihe2.m如下 clear tdata=0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8; cdata=19.21 18.15 15.36 14.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01; x0=10,0.5; x=lsqcurvefit(curvefun3,x0,tdata,cdata); f=curvefun3(x,tdata) x,MATLAB(lihe2),1、用M-文件curvefun3.m定義函數(shù) function f=curvefun3(x,tdata) d=300 f=(x(1)d)*exp(-x(2)*tdata) % x(1)=v; x(2)=k,