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mAtlAB拟合函数程序

曲线拟合的例题1、 关于y=f(x)有一些观测数据x=-2*pi:0.1*pi:2*pi,时相应的函数值为y =[ 0.0000 0.8726 1.3803 1.3876 1.0490 0.6667 0.46120.4365 0.4293 0.2848 -0.0000

MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令.1 多项式函数拟合:a=polyfit(xdata,ydata,n)其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata为将要拟合的数据,它是用数组的方式输入. 输出参数a为拟合多项式 的系数 多项式在x处的值y可用下面程序计

你可以使用matlab的非线性拟合来做,具体看我后面的网址或自己doc nlinfit>> f = @(b,x) normcdf(x,b(1),b(2));>> x = [16 18 20]';>> y = [95.7 96.5 96.6]'/100;>> p = nlinfit(x,y,f,[0 20]'); 注意,这里初始值[0 20]非常重要,如果选择不当会得到一个无

定义一个myfun.m的m文件,保存:function f = myfun(par);data = [20 0.681337 0.602754 0.423671 0.2771105 0.199122 0.1665139 0.1354156 0.1172173 0.0973190 0.0772207 0.061224 0.0392241 0.0364258 0.0235275 0.0106];x = data(:, 1);y

MATLAB里面有自己的拟合工具,把数据输进去直接就可以拟合

对于非线性函数拟合,用nlinfit()比较合理,而lsqcurvefit()适用用于线性函数拟合.对于你的问题,可以用下列代码去实现.x=[]; y=[]; fun=inline('a(1)*exp(-a(2)*x)','a','x'); a(1)即a,a(2)即b x0=[] %初值一定取好,否则会出错 a = nlinfit(x,y,fun,x0)

polyfit.m 在MATLAB安装目录下 \toolbox\matlab\polyfunfunction [p,S,mu] = polyfit(x,y,n)%POLYFIT Fit polynomial to data.% P = POLYFIT(X,Y,N) finds the coefficients of a polynomial P(X) of% degree N that fits the data Y best in a least-squares

Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合.下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱.假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0.1、在命令

1、在命令行输入数据:2、启动曲线拟合工具箱》cftool3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”(1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口;(2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Da

用y=c1*x^2/(x^2+c2^2)拟合clear allclcx=[200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000];y=[0.1 0.25 0.49 0.65 0.7 0.91 1.15 1.26 1.37 1.46 1.52 1.60 1.65 1.67 1.68 1.68 1.69 1.69 1.71];

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