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matlab用最小二乘法拟合曲线

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] ...

用MATLAB将这些点用最小二乘法拟合成一条三维曲线并得出一般方程和参数...答：根据数据判断，三维曲线方程为 z(x,y)=Ax^2+Bx*y+Cy^2+Dx+Ey+F 用matlab的regress（）函数命令，拟合出A、B、C、D、E、F系数。拟合结果：方程系数 A=-0.39445,B=-0.44107,C=-0.12052,D=-88.1778,E=-47.1086,F=-4240.7499 R²=0.99999 %决定系数（拟合精度）用matlab...

matlab最小二乘法曲线拟合答：用nlinfit（）函数拟合，得到 c= 0.02000000498，K = -1.000012511 拟合精度R=0.99999999999997925522105374252033

MATLAB最小二乘法拟合曲线答：在MATLAB中，最小二乘法是一种常用的方法，用于拟合数据点并找到最佳的函数模型。当我们需要对一组数据（如x=[0.11, 0.13, 0.19, ..., 1.07]和y=[3868-1066, 3733-888.3, ..., 3131-106.6]）进行二次多项式拟合时，可以使用polyfit函数。首先，我们导入数据，然后调用polyfit(x, y, ...

matlab最小二乘法曲线拟合怎么取答：曲线拟合 已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值，这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法，该方法是寻找函数使得最小。MATLAB函数：p=polyfit(x,y,n)[p,s]= polyfit(x,y,n)说明：x,y为数据...

用matlab最小二乘法拟合指数函数答：在进行指数函数拟合时，可以使用MATLAB的最小二乘法来实现。具体实现步骤包括编写一个函数文件myfun.m，该函数接受两个输入参数：beta和x。其中，beta表示拟合参数，x是自变量。在myfun.m文件中，定义如下：function y = myfun(beta,x)A = ...; B = ...; C = ...;m = beta(1);n = beta...

用matlab求最小二乘法(polyfit)曲线拟合答：在Matlab中，你可以使用polyfit和polyval命令来实现最小二乘意义下的多项式曲线拟合。下面是一个示例代码。首先，定义原始数据节点：x = [0.5 1 1.5 2 2.5 3];y = [1.75 2.45 3.81 4.8 8 8.6];然后，使用plot命令绘制原始数据节点的散点图：plot(x, y, '*');接着，保持图形窗口...

如何用matlab编写最小二乘法的问题,有些地方总不对,我想拟合方程:y=ax...答：可以用polyfit（x,y,n） n表示拟合最高的次数例如拟合方程：y=ax+ b 就可先输入x，y、两组数据，然后polyfit（x,y,1）即可或者MATLAB自带曲线拟合工具箱，可以在命令窗口输入 cftool 另外拟合曲面，如z=f（x,y）则用sftool

MATLAB怎么用最小二乘法拟合数据曲线?答：在MATLAB中，我们可以使用polyfit函数来实现最小二乘法的数据拟合。polyfit函数能够通过最小二乘法原理，根据给定的数据点，拟合出一个多项式函数。其基本语法为：p = polyfit(x,y,n)，其中x和y是数据点，n是多项式的阶数。除此之外，MATLAB还提供了图形交互式的数据拟合工具箱cftool。使用cftool工具箱...

求高手指导运用最小二乘法公式,在MATLAB环境下编写程序,以求相应的关...答：在进行数据拟合时，最小二乘法是一种常用的数学工具，能够帮助我们找到最合适的多项式曲线来匹配给定的数据点。假设我们有一组数据点，x=[80 85 90 95 100 105 110 113 115]和对应的y值，y=[415.2231 1342.4033 2425.0989 3716.0690 5292.3648 7292.1277 10045.4481 12438.0081 14807.0950]...

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