【问题标题】:Estimate error using MATLAB (least squares)使用 MATLAB 估计误差(最小二乘)
【发布时间】:2013-02-09 17:06:17
【问题描述】:

我有等式 ln(c)=-1/2k^2 * z^2,其中 y = ln(c),x = z^2 和 a = -1/2k^2。

我想估计a,所以:

a = polyfit(z.^2, log(abs(c)), 1)

因为我有(初始)方程 c = exp(-z^2/2k^2),从上面我为a 建立了两个值,现在我想估计 k (k1),所以我做:

k1 = sqrt(-1/2*a(1))

现在,我想使用 k1 和 z 的值来预测 c 和 error。所以,我愿意:

c_predict = polyval(a,z)
c1 = exp((-z.^2)/2*k1^2)
error = c_predict - c1

或者只是:

c1 = exp((-z.^2)./2*s1^2)
error1 = c - c1

什么是对的?

error = c_predict - c1

error = c - c1

?

【问题讨论】:

  • 问题与 SO 无关。在我看来,math.SE 更合适。

标签: matlab least-squares


【解决方案1】:

尝试查看 norm 命令:

相对最小二乘误差 = norm(y-y',2)/norm(y)

y 是您的原始信号,y' 是您测量误差的信号。

here

【讨论】:

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