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圖a 使用2階進行回歸
圖b 使用5階進行回歸Source Code 請參考此:
http://topic.csdn.net/t/20031110/21/2447175.html
就是一個大小瑣事想寫就寫的網誌
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1 則留言:
curve fitting可應用在很多地方, 像雜訊濾除, 趨勢預測, 特徵擷取...等!
雜訊濾除: 使用低階參數來fitting訊號時, 就如同在進行低通濾波(亦可稱為背景雜訊預測), 當使用原始訊號減去這緩慢變化的訊號時, 就可以保留下較高頻的訊號!
趨勢預測: 在MS Excel中常用到此功能, 我們可以收集大量且有效的歷史資料(有資料x,有結果y)後, 藉由這堆資料來fitting出一個回歸方程式, 當未來有一筆新的資料進來, 即能預測其結果!
特徵擷取: 可用回歸出來的回歸係數來當作特徵, 以供後續的辨識, 分群, 分類等應用!
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