最小二乘法曲线拟合原理
最小二乘法曲线拟合原理
一、最小二乘法原理
对于给定的一组数据(xi,yi),假定它满足n次多项式:
为了求取各阶参数的最优解,对于每个xi,通过n次多项式计算的值和yi之间的差值的平方和应该最小,即:
由于其拟合函数为多项式,这样的曲线拟合问题又叫多项式拟合问题,特别的,当n=1时,一次多项式拟合又叫直线拟合。将a0,a1…an作为变量,对上式进行偏分求导,得到n+1组方程:
可以简化为:MA=B,则A=M-1B;或者通过消元法求解各个a的值。其中:
二、最小二乘法矩阵表示
对于给定的一组数据(x1,y1),其矩阵表示为:
对于m个点对来说,可以组合成矩阵的模式:
利用矩阵表示为XA=Y,其中此种超定方程的最小二乘解为:
三、代码实现(基于第一种表示)
以两次多项式为例,各阶求和函数,2阶:
double average2(double* x0, double* y0, int Num)
{ double addsum = 0;double addaverage = 0; for (int i = 0; i < Num; i++) { addsum = addsum + x0[i] * y0[i];}addaverage = addsum / Num; return addaverage;
}
3阶:
double average3(double* x0, double* y0, double* z0, int Num)
{double addsum = 0; double addaverage = 0; for (int i = 0; i < Num; i++) { addsum = addsum + x0[i] * y0[i] * z0[i]; } addaverage = addsum / Num; return addaverage;
}
其它阶次的函数可参考实现。多项式系数求解:
bool calcPolFit2(double * ValidX, double * ValidY, int Num)
{int validNum = Num; arma::mat matM(3, 3); arma::vec matB(3, 1); arma::vec result(3, 1);//组织矩阵M matM(0, 0) = average4(ValidX, ValidX, ValidX, ValidX, validNum); matM(0, 1) = average3(ValidX, ValidX, ValidX, validNum); matM(0, 2) = average2(ValidX, ValidX, validNum); matM(1, 0) = matM(0, 1); matM(1, 1) = matM(0, 2); matM(1, 2) = average1(ValidX, validNum); matM(2, 0) = matM(0, 2); matM(2, 1) = matM(1, 2); matM(2, 2) = 1;//组织矩阵B matB(0) = average3(ValidX, ValidX, ValidY, validNum); matB(1) = average2(ValidX, ValidY, validNum); matB(2) = average1(ValidY, validNum); result = inv(matM)*matB; A = result(0); B = result(1); C = result(2); return true;
}
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