在matlab中对此方法的任何替代近似？

Question

我正在尝试将下面的matlab / octave函数转换为C（常规方式 - 理解matlab函数并从头开始在C中编写代码）。它使用多项式拟合将数据拟合到高斯曲线。

   function y=func(data)
   N=128;
   y1=gausswin(N,4);
   x1=[0:1/N:1-1/N]';
   P=polyfit(x1,y1,12);      
   y=polyval(P,data);

但是当我检查函数polyfit时，这看起来很多工作，因为它涉及到对更多八度音阶库函数的大量调用。它首先计算Vandermonde矩阵，然后对它进行一些QR分解，并计算向量的范数等...

1. 我可以利用哪些其他选项/处理来获得类似功能（近似于上面发生的实际操作），但使用一些更简单的曲线拟合或插值方法。

任何指针都很有用。

Answer 1

除了将这样的多项式拟合为高斯的实用价值之外，您还可以分析代码的行为：

N=128;
y1=gausswin(N,4);
x1=[0:1/N:1-1/N]';
P=polyfit(x1,y1,12);

此部分的输出将始终相同，因此您可以在MATLAB或Octave中执行此操作，只需提取多项式P，以便在C代码中使用它作为常量。它不如在C中重写所有内容那么灵活，但它也更快。

否则，您可能需要查看BLAS：BLAS为用于线性代数的库定义了一个API，例如LAPACK（由MATLAB使用）。我怀疑很多这些库都会实现你需要的基本操作。

<强>加成： 如果您对数值计算没有什么经验，或者只是希望从您手中完成大量工作，您可能需要考虑Matlab Coder。