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MATLAB画散点图和二次函数拟合

x=[37 37.5 38 38.5 39 39.5 40 40.5 41 41.5 42 42.5 43]; y=[3.4 3 3 2.27 2.1 1.83 1.53 1.7 1.8 1.9 2.35 2.54 2.9]; p=polyfit(x,y,2); % 拟合出的二次函数的系数 ye=y-polyval(p,x); % 计算误差 ye2s=sum(ye.^2); % 误差的平方和 disp(sprintf('误差的

你好!先把数据都存到行(列)向量x、y里,画散点图:plot(x,y,'.');曲线拟合:ployfit(x,y,n),n为拟合的次数.p o l y f i t ( x , y , n ) 找到次数为n的多项式系数,对于数据集合{ (xi, yi) },满足差的平方和最小.[ p , E ] = p o l y f i t ( x , y , n ) 返回同上的多项式P和矩阵E.多项式系数在向量p 中,矩阵E用在p o l y v a l函数中来计算误差.希望帮到你!欢迎追问

画法如下:在输入栏分别输入x=[],y=[.] matlab的开始菜单start->toolboxes->cirve fitting->cirve fitting tool,点data选择x和y数据,对应自己的数据,点cirve fitting tool界面的fitting按钮,里面好几个可以拟合的函数.可以自动生成曲线,得到系数,分析误差.

先 x=[0.4,0.6,0.8,1.0,1.2,1.4]; y=[0.15,0.21,0.39,0.55,0.78,1.07]; plot(x,y,'ro') 画出散点图,观察适用于几次.在拟合 p=polyfit(x,y,2);%二次拟合 y0=polyval(p,x); plot(x,y,'ro',x,y0)%得到拟合曲线和原来的散点在同一图像的图.

在编程之前要清楚曲线拟合的法方程组方程,然后就很容易用matlab实现了 新建个m文件curvefitting.m function=curvefitting(x,y) format short; a=zeros(2,2); for i=0:1 for j=0:1 a(i+1,j+1)=sum(sin(x).^(i+j)); end b(i+1)=sum(sin(x).^i.*y); end c=a\b'; p=fliplr(c'); 然后把x,y的向量分别代入即可求得参数a,b

1. 提取边界散点2. 观察法确定参数待定的拟合函数,如你观察的是椭圆曲线3. 根据边界散点及参数待定的拟合函数,用最小二乘法进行拟合确定拟合函数的各个参数

方法1: x=0:0.1:1; y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2]; A=polyfit(x,y,2) z=polyval(A,x); plot(x,y,'k+',x,z,'r') %作出数据点和拟合曲线的图形 以上只是线性的最小二乘拟合.方法2:直接用matlab的CFtool工具

clear all;clc; x1=0:0.1:2*pi; x=linspace(0,2*pi,length(x1)/5); y1=sin(x1)+0.05; y2=sin(x1)-0.05; y=sin(x); plot(x1,y1,x1,y2,'r');grid on;hold on; plot(x,y,'*');

用matlab拟合二元二次函数,可以这样处理:1、提供试验数据,如x,y(一般要求十组以上)2、根据x,y 数据,用plot()绘制其散点图3、根据散点图,确定其二元二次函数模型 func=@(x) 二元二次函数表达式4、确定拟合系数的初值,a0=[a01,a02 ,a03,]5、用最小二乘回归函数nlinfit(),求出拟合系数6、比较拟合前后的y值(因变量)的差值7、当差值比较小,能满足最小误差的要求.则可以认为其拟合结果是合理.

怎么用已知数据进行matlab二元二次函数拟合 设拟合的2元2次方程为 f(x,y)=b1*x+b2*x*y+b3*y+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 BINTB的置信区间 R残差向量,测试值与拟合值的差值 RINTR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

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