matrix_PolyFit

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原文地址
http://bbs.csdn.net/topics/390340989

1. 
   
2. class Matrix_PolyFit
   
3.      {
   
4.          public bool matrix_PolyFit(double[] x, double[] y, int X_Y_Number, int Fit_N, ref double[] ks)
   
5.          {
   
6.              //   对X_Y_Number组数据x,y进行Fit_N次多项式拟合,拟合返回多项式的系数ks
   
7.              // x[X_Y_Number],y[X_Y_Number],ks[Fit_N+1]
   
8.              //
   
9.              if (Fit_N > X_Y_Number || X_Y_Number < 1)
   
10.              {
    
11.                  return false;
    
12.              }
    
13.              int i, j, index, n;
    
14.              double temp;
    
15.              Fit_N++;
    
16.              double[] x2 = new double[Fit_N*Fit_N];
    
17.              double[] y2 = new double[Fit_N];
    
18.              for (i = 0, index = 0; i < Fit_N; i++)
    
19.              {
    
20.                  y2[i] = 0;
    
21.                  for (j = 0; j < Fit_N; j++)
    
22.                  {
    
23.                      x2[index + j] = 0;
    
24.                  }
    
25.                  index += Fit_N;
    
26.              }
    
27.              x2[0] = X_Y_Number;
    
28.              for (i = 0; i < Fit_N; i++)
    
29.              {
    
30.                  for (j = 0; j < Fit_N; j++)
    
31.                  {
    
32.                      temp = 0;
    
33.                      n = i + j;
    
34.                      for (index = 0; index < X_Y_Number; index++)
    
35.                      {
    
36.                          temp += Math.Pow(x[index], n);
    
37.                      }
    
38.                      index = j;
    
39.                      for (n = i; n < Fit_N; n++)
    
40.                      {
    
41.                          if (index >= 0)
    
42.                          {
    
43.                              x2[n * Fit_N + index] = temp;
    
44.                          }
    
45.                          index--;
    
46.                      }
    
47.                  }
    
48.              }
    
49.              n = Fit_N + Fit_N - 2;
    
50.              temp = 0;
    
51.              for (i = 0; i < X_Y_Number; i++)
    
52.              {
    
53.                  temp += Math.Pow(x[i], n);
    
54.              }
    
55.              x2[Fit_N * Fit_N - 1] = temp;
    
56.              for (i = 0; i < Fit_N; i++)
    
57.              {
    
58.                  temp = 0;
    
59.                  for (j = 0; j < X_Y_Number; j++)
    
60.                  {
    
61.                      temp += y[j] * Math.Pow(x[j], i);
    
62.                  }
    
63.                  y2[i] = temp;
    
64.              }
    
65.              return true;
    
66.          }
    
67.      }
    

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