怎么在matlab中对离散点进行曲线拟合,求参数!
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ML估计是这个意思:设待估计参数P,数据X的分布是与参数有关的,即p(X;P);你现在已经有了一组数据X,则这组数据出现的总概率是:p(X1;P)*p(X2;P)*...*p(Xn;
P)。然后求一个P,使这个总概率最大。
按你的模型,理想情况下数据y是由完全由参数决定的确定性量。不妨假设有高斯噪声干扰,现在只需要写出上面的概率密度函数就可以了。
P)。然后求一个P,使这个总概率最大。
按你的模型,理想情况下数据y是由完全由参数决定的确定性量。不妨假设有高斯噪声干扰,现在只需要写出上面的概率密度函数就可以了。
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首先,根据xy分别是离散点的横纵坐标(数值至少10组以上),拟合出f(x)分布的系数
然后,进行参数估计。
然后,进行参数估计。
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