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怎样用matlab拟合曲线
求指导。。。
如何用matlab拟合
一次函数或者二次函数的公式和
曲线
...
答:
接着,使用polyfit函数拟合一次或二次多项式。对于一次函数,可以使用polyfit(x,y,1);对于二次函数,使用polyfit(x,y,2)。然后,利用polyval函数计算拟合多项式的值。例如,A=polyfit(x,y,1)将生成一次多项式的系数A。接着,用plot函数绘制原始数据点和
拟合曲线
。例如,plot(x,y,'k+',x,polyval(...
用MATLAB
怎么实现
曲线拟合
?
答:
在MATLAB中实现曲线拟合是一种强大的数据分析方法。
首先介绍多项式函数拟合,通过调用`polyfit`函数实现
。其语法为`a=polyfit(xdata,ydata,n)`,其中`n`代表多项式的最高阶数,`xdata`和`ydata`是输入的数据点,`a`为拟合多项式的系数。使用`polyval`函数计算多项式在某点`x`处的值,即`y=polyval(a...
如何用MATLAB
对二组数据同时进行
曲线拟合
答:
在计算机上启动
MATLAB
软件,于命令行输入x=0:2*pi/8:2*pi以定义x的取值范围。利用y=sin(x)生成正弦函数的数值,将x和y的数据用于初步验证
曲线拟合
的效果。然后,在命令行输入cftool命令,启动MATLAB自带的曲线拟合工具箱。该工具箱的界面设计直观易用,用户可以轻松操作。在界面中,用户可以自由选择拟...
怎样使用matlab
做
曲线拟合
答:
对于需要逼近正弦曲线的数据,
可以选择Sum of Sin Functions逼近,它有8种类型
。如果数据符合Weibull分布,可以使用a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)进行逼近。而对于高斯分布的数据,可以使用Gaussian逼近,它有8种类型,基础型是a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)。Matlab的cftool提供了直观的界面,可以轻松地...
matlab如何
在一个坐标里
拟合
多条
曲线
答:
在实际应用中,如果你需要拟合多条曲线,
可以使用MATLAB的curve fitting工具箱。通过加载数据,选择合适的模型,使用fit函数进行拟合
。这样不仅可以绘制出拟合曲线,还可以得到拟合参数,为数据分析提供支持。总结来说,利用MATLAB的hold on命令可以在一个坐标系中绘制多条曲线,结合图例和曲线样式调整,可以更...
如何使用matlab
2014a 做数据
曲线拟合
答:
在
使用MATLAB
2014a进行数据
曲线拟合
时,首先需要输入数据。假设我们有如下数据作为示例。为了进行曲线拟合,数据应被添加至MATLAB的curve fitting程序中,同时为拟合的曲线命名。选择合适的拟合方法至关重要。常见的
拟合曲线
类型包括多项式、指数和对数等。MATLAB提供了多种方法供我们选择,具体应依据数据特性来...
怎样用MATLAB拟合
函数
曲线
答:
1、在使用cftool
拟合
好理想的
曲线
后,点击File下的Generate Code,
MATLAB
会自动生成一个未命名的function,自行保存到工作文件夹。此处注意,默认的函数名叫createFit(XX,YY,、、、),可根据个人需要修改。2、回到、m文件,在需要拟合函数的那一步,键入"fitresult,gof=createFit(XX,YY,、、、);"...
matlab如何
实现
曲线拟合matlab
做曲线拟合的教程
答:
其实
用matlab
做
曲线拟合
很便捷,下面将以两个变量(y=f(x))为例详细介绍:1、运行Matlab软件。在工作空间中存入变量的实验数据。具体如下:可以直接用矩阵来存放数据,直接在命令窗口输入 x=[数据x1,数据x2,...,数据xn];y=[数据y1,数据y2,...,数据yn];当数据较多时,可以从excel,txt等文...
如何用MATLAB
实现生长
曲线拟合
,如用Logistic模型等
答:
在进行生长
曲线拟合
时,选择合适的模型至关重要。本文将介绍
如何
利用
MATLAB
实现Logistic模型的拟合。假设我们拥有某大学某同学提供的生长数据,首先,我们定义一个自定义函数,用于Logistic模型的计算。具体地,我们使用inline函数定义函数fun,如下所示:fun=inline('a(1)./(1+exp(-a(2)-a(3).*x))'...
用加权最小二乘法
拟合曲线matlab
?
答:
如何用matlab
求加权最小二乘法
拟合曲线
?第一步,根据给出的xi、yi、wi分别赋值给x、y、w列变量第二步,将xi与wi乘积赋值给X变量,即X=w.*x;第三步,创建多项式系数矩阵,即X1=[X.^4 X.^3 X.^2 X ones(size(x))];第四步,使用regress函数求出拟合系数,即[p,bint,r,rint,stats] ...
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