matlab数据拟合(matlab散点曲线拟合)
- 科技
- 2023-08-14 11:58:05
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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,...
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。
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