matlab拟合曲线方程如何输出
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/27 05:50:00
X=[x.*x;y.*y]'X=829.555278.8899815.502283.3021809.914785.1006784.952393.4509779.470695.3552774.00809
Matlab中,有数据拟合工具箱,可在命令窗口输入cftool打开,将数据导入后,里面提供了多种拟合函数,如多项式、exp、三角函数等等,并绘图显示拟合结果
x=[1997199819992000200120022003200420052006200720082009];y=[5156513865267434847596881070311384123431
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=[3868-10
clc,clearallx=[-20.0000 -15.0000 -12.5000 -10.0000 -7.5000 -5.0000 -2.
对于线性函数,除了polyfit(),还可以用regress()等对于非线性函数,可以用lsqcurvefit()或nlinfit()等根据你提供的数据,可以拟合成如下关系Q=0.52429N^1.6
两边取自然对数lnY=lnA-BX,令Z=lnY,C=-B,D=lnAZ=CX+D拟合这个直线就OK
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
x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670
y=[00.060.110.170.230.280.340.400.460.520.590.650.720.800.870.961.051.161.311.55]';x=[20.0218.9517.7
要是你的数据是线性的话,可以用多项式拟合:polyfit(x,y,n)n为所需要拟合多项式的次数,返回值为多项式系数;若是非线性的话,你得有一个和你绘图曲线吻合的函数模型,然后在这个函数模型基础上求这
曲线总可以用参数方程描述:X=x(t),Y=y(t),Z=z(t),不妨假设x(t),y(t),z(t)是关于t的多项式函数,那么:x(t)=x0+x1*t+x2*t^2.给定一组参数就有一条曲线,并
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)
fprintf('y=%f*x+%f',p(1),p(2));再问:Thankyou。能用,采纳。非常感谢。
这些插值方法最后一般得到的是分段的多项式函数,有pp或b两种保存形式.举个例子clear;clc;x=1:4;y=sin(x);p=spline(x,y)运行后可以看到结构体p如下p=form:'pp
可用matlab曲线拟合工具箱,里面有各式各样的拟合函数可供选用...x=[367 379 414  
用nlinfit()函数拟合可以得到c=782.2573 α1=0.0089 β1=1.4990 α2=7.5534 β2=89.481
y=3*exp[A*(1/x-1/298)]y/3=exp[A*(1/x-1/298)]两边取对数,得ln(y/3)=A*(1/x-1/298)令Y=ln(y/3),X=(1/x-1/298)显然变成
%1非线性拟合warningoffx=[100200400600800]';y=[406080120150]';f=fittype('a+b*x^m');options=fitoptions('a+b
S=(L2的曲线积分-L1的曲线积分)用三次样条插值和复化辛普森公式计算:例如x0=[0.91.31.72.12.633.23.33.54.04.65.05.56.06.36.67.07.37.88.