Використовуйте поліфіт знайти поліном третього ступеня, який приблизно відповідає даним. Після того, як ви отримаєте поліном для відповідної лінії за допомогою polyfit, ви можете використовувати polyval для оцінки полінома в інших точках, які могли не бути включеними до вихідних даних.
polyfit(x,y,n) знаходить коефіцієнти полінома p(x) ступеня n, який відповідає даним y шляхом мінімізації суми квадратів відхилень даних від моделі (підходить метод найменших квадратів). polyval(p,x) повертає значення полінома ступеня n, який було визначено за допомогою polyfit, обчислене на x.
опис. p = poly( r ), де r — вектор, повертає коефіцієнти полінома, коренями якого є елементи r . p = poly( A ), де A – матриця n на n, повертає n+1 коефіцієнтів характеристичного полінома матриці, det (λI – A).
Функція NumPy polyfit() приймає 3 обов’язкові параметри; x-координата, y-координата та степінь рівняння. Функція polyfit() повертає масив, розмірність якого дорівнює градусам+1.
MATLAB і Simulink допомагають аналізувати сигнали за допомогою вбудованих програм для візуалізації та попередньої обробки сигналів у часових, частотних і частотно-часових областях для виявлення шаблонів і тенденцій без необхідності писати код вручну.
Після того, як ви отримаєте поліном для відповідної лінії за допомогою polyfit, ви можете використовувати polyval щоб оцінити поліном в інших точках, які могли не бути включеними до вихідних даних. Обчисліть значення оцінки поліфітності в більш тонкій області та побудуйте графік оцінки на реальних значеннях даних для порівняння.