matlab数据拟合(matlab散点曲线拟合)

本篇文章给大家谈谈matlab数据拟合，以及matlab散点曲线拟合对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

matlab曲线拟合，函数，用法以及例子

matlab是一款功能强大的数学软件，matlab可以用来做函数拟合。那么matlab曲线拟合函数是什么呢？应该怎么使用呢？下面一起来看看matlab曲线拟合函数的用法以及例子吧：

1、首先打开电脑上的“matlab”软件，在命令行窗口输入x=0:0.4:2，确定x的值为0到2，取值间隔为0.4。接下来输入函数y=3*x.^3+2*x.^2+x确定y的值。多项式函数y的系数为3210，分别对应三次项、二次项、一次项和常数项。

2、此处以函数y为例，来进行曲线拟合，方便验证曲线拟合的结果。matlab多项式拟合函数为polyfit，调用格式为polyfit(x,y,N)，其中x和y是拟合数据的自变量和因变量，N为多项式拟合阶数。由图中结果可以看到三次多项式拟合能得到较好的结果。

3、matlab曲线拟合工具箱也可以用来曲线拟合。点击方框处的“APP”，接着点击“CurveFitting”。

4、曲线拟合工具箱如下图所示，方框处可以输入X和Y的拟合数据。

5、选择拟合数据为x和y，拟合方式为多项式拟合，拟合阶数选择为3，曲线的拟合结果如箭头处所示。

6、使用以下方式可以确定多项式拟合的阶数，使其达到一定的精度要求，具体代码如下图所示，得到的运行结果为3，因此最佳拟合阶数为3。

7、得到拟合多项式的系数后，可以通过命令symsxf(x)f(x)=poly2sym(y2,x)显示出拟合多项式，最后一项系数并不是0，这是由于机器误差引起的，其实最后一项的值特别好，可以忽略不计，看做0。

8、曲线拟合结果的调用，使用t=polyval(y2,x)即可使用拟合函数计算因变量的值，并保存在变量t内，具体结果如下图所示。

matlab曲线怎样分段拟合直线方程

对于分段曲线的函数拟合，可以按下列步骤来进行。

步骤一、根据已知的二维数据xi、yi，用绘图函数plot（x，y，'k*'），绘出其散点图。

步骤二、根据散点图，判断分段曲线的分段区间，同时判断每个分段区间内的散点符合某个数学模型。

步骤三、根据分段区间，分别用matlab的拟合工具箱的拟合函数，去拟合其数学模型的系数。

步骤四、根据拟合后的数学模型的数值和已知的散点值作对比，判断拟合的数学模型是否合理，一般可以用决定系数R2来判断，当R2≈1，可以认为拟合是合理的。matlab常用的函数有，regress（线性函数），nlinfit，lsqnonlin，lsqnonlin（非线性函数），GM（离散型非线性函数）等等。

matlab做出拟合曲线后，怎么用拟合结果预测后面的X的预测值

1、最笨的办法，就是通过拟合工具箱拟合数据后，得到的函数表达式和系数值拷贝（Ctrl+C）出来，然后整理函数表达式，系数字母用系数值替代。这样就可以进行预测了。

2、用fit（）函数进行拟合，然后用ftype（）函数进行预测。这是比较实用的方法。

x=[]

y=[]

ftype=fittype('0.5-0.5*a*x-125/b+sqrt((0.5*a*x+0.5+125/b)^2-a*x)');

cdate=x;pop=y;

f=fit(cdate,pop,ftype)%拟合

y1=y;

x1=x;

y2=ftype(f.a,f.b,x1);%预测

如何用matlab进行二元二次多项式拟合

设拟合的2元2次方程为

f（x，y）=b1*x2+b2*x*y+b3*y2+b4*x+b5*y+b6

用Matlab的regress（）函数拟合，也可以用自定义函数拟合。regress（）函数命令格式为

[B,BINT,R,RINT,STATS]=REGRESS(Y,X)

B——参数估计值，拟合函数系数

BINT——B的置信区间

R——残差向量，测试值与拟合值的差值

RINT——R的置信区间

STATS——检验统计量，置信度、F统计量，p值

Y——因变量观察值

X——自变量观察值

根据提供的数据，通过拟合得

B1=0

B2=-1734024.851

B3=-31661318.71

B4=3785724.073

B5=9670754.012

B6=-512586.098

怎么用matlab进行曲线拟合

自己写了个，大致的思路是先利用对称性确定大致圆心，然后上下左右移动圆心找到径向积分的最大值，然后利用e指数拟合去掉背景，最后多高斯拟合即可

如何用matlab拟合数据

程序如下：

x=[1.75,2.25,2.5,2.875,2.686,2.563];

y=[0.26,0.32,0.44,0.57,0.50,0.46];

plot(x,y,'g.','markersize',25);%%%有这个是先描点，看出大致是什么图，这里看到像二次曲线的。

holdon;

p3=polyfit(x,y,2);

%%%%%%下面这个是拟合后的P3公式，式子为什么是这个可以由上面拟合程序得出，放在一个图里面看效果

x2=0:0.5:4;

y2=0.1701*x2.^2-0.4965*x2+0.6027;

plot(x2,y2,'b');

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。