MATLAB拟合y=a*e^bx函数曲线

请先运行cftool命令,然后就懂了.

这个表达式输入跟一般的书写是一致的,不需要用点乘、点除之类的,直接写表达式,但是乘除符号是必须要有的.你这个表达式明显是错的,“y=L./(1+aexp(-bt))”,这里是“L/”,“a*exp”,“b*t”,即：y=L/(1+a*exp

clc,clearallx=[-20.0000 -15.0000 -12.5000 -10.0000 -7.5000 -5.0000 -2.5000 -1.0000&nb

Z=[0.50.40.30.250.20.150.1];X=[630349213544288022481433964];Y=[980738574500365267150];M=[X;Y]';z=Z';b=regress(z,[ones(le

functions=hansh(x,r)a=x(1);b=x(2);s=a.*r.^0.5+b.*r;保存为hanshu.mt=[4,6,8,10,12,15];y=[19,22,27,33,36,40];x0=[11];[x,resnor

>> x=[0 0.1 0.2 0.4 0.6 0.8 1];y=[7.53 7.04 6.2 4.8 3.57&nb

clear;clc;x=[1 2 3 4 5 6 7 8];y=[1 3 6 11 16 25 50 

拟合代码：x=[0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 

我可以的给我变量x和y的值我给你程序在线

分两个步骤：第一步建立函数模型的M文件打开M编辑器,输入如下代码;functionyd=model(beta0,x)%%L/1+a*exp(-b*x)a=beta0(1);b=beta0(2);L=beta0(3);x1=x;yd=L./(

在command window里输入数据与命令：x=[]；%数据放进中括号里面.y=[];cftool这样就打开了自定义拟合窗口了.如下图：画圈的地方是,你要设置的.

x=[0.64,0.13,0.064,0.04];Y=[100,500,1000,1500];f=inline('betafit(1).*x.^betafit(2)','betafit','x');[betafit,res]=lsqcurv

将以下程序保存为fun1.m文件,放在工作目录中,备用functionP=fun1(p,xdata)P=p(1)+p(2)*xdata+p(3)*（xdata.^3）然后在matlab命令中输入以下内容x=[];y=[];x0=[0.10.

如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2)x=[0.110.130.190.210.270.370.530.590.710.790.891.07];y=[3868-10663733-888.33659-789

好像是最小二乘拟合：最小二乘大约是1795年高斯在他那星体运动轨道预报工作中提出的[1].后来,最小二乘法就成了估计理论的奠基石.由于最小二乘法结构简单,编制程序也不困难,所以它颇受人们重视,应用相当广泛.如用标准符号,最小二乘估计可被表示

x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,2067000000,2239250000,241

这样好些,比多项式精度高许多.functionhhx=[123456];y=[214575949898];b0=[111111];a=nlinfit(x,y,@mymodel,b0)xx=min(x):0.1:max(x);yy=(xx.^

%1非线性拟合warningoffx=[100200400600800]';y=[406080120150]';f=fittype('a+b*x^m');options=fitoptions('a+b*x^m');options.Lower

clc;clear;x=1:31;y=[667.5687.6717.4728.3761.6771.38789109991006.41003.21007.61013.31014.31019.510291050.

x=1:24;y=[550552.3554.5559.1561.4586.4645.5690.9709.1718.2690.9656.8645.5615.9593.2586.4618.2663.6681.8