matlab拟合（matlab如何做线性拟合）

本文目录

• matlab如何做线性拟合
• 如何用matlab数据拟合函数
• 怎么用matlab进行数据的多元拟合
• 在Matlab中如何数据拟合函数
• 关于matlab拟合
• 怎么用matlab拟合曲线
• 怎样用matlab指数函数拟合
• MATLAB如何对三角函数进行拟合
• matlab中怎么进行双曲线拟合
• matlab如何进行曲面拟合

matlab如何做线性拟合

方法一

1、最常用的是多项式拟合，采用polyfit函数，在命令窗口输入自变量x和因变量y。

2、以二次多项式拟合为例，输入p=polyfit(x,y,2)，如果想拟合更高次的多项式，更换括号内数字即可。

方法二

1、在MATLAB自带的曲线拟合工具包上方工具栏选取APPS，点击curve fitting。在上方工具栏选取APPS，点击curve fitting

2、输入自变量x和因变量y。

3、选择拟合方式，有多项式拟合polynomial，高斯拟合gaussian，幂指数拟合power等等，本次以多项式拟合为例。

4、通过数据计算，可以获得曲线参数（曲线函数中的各项系数），从而实现曲线拟合。

如何用matlab数据拟合函数

1、首先启动matlab，选择器，再新建一个命令文件。

2、然后在器窗口中输入图示的代码。

3、然后我们点击界面上方菜单栏里的保存图标进行保存。

4、需要注意的是，保存文件的位置要与当前搜索路径的位置保持一致。这可以通过右键窗口的文件，在弹出的下拉框中选择。

5、最后再命令行窗口处输入dxsnh，并敲入键盘上的enter建。可以看出阶数越高，曲线与拟合点拟合得越好。

怎么用matlab进行数据的多元拟合

如何用matlab进行数据的多元函数拟合？

1、拟合前，我们应准备x1,x2,x3,。。。,y的一系列数据

2、将x1,x2,x3,。。。数据赋值给X变量

3、自定义多元函数拟合函数，如func=@(a,x)a(1)*x1+a(2)*x2+a(3)*x3+a(4)，a为拟合系数

4、初定a的初始值，如a0= %其个数必须与拟合显示对应

5、利用nlinfit或lsqcurvefit函数，求其拟合系数。如

=nlinfit(X,y,func,a0)

这里，a为拟合系数；r为残差； J为Jacobian 矩阵

6、利用nlparci函数，求得拟合系数的置信区间，即

ci = nlparci(p,r,J)

7、计算拟合值，即 yi=func(a,x)

8、计算原数据与拟合数据的相关性，如R²≈1，则认为拟合是合理的。

在Matlab中如何数据拟合函数

在Matlab中进行数据拟合，可以使用 fit 函数。该函数可以用来生成拟合模型，对数据进行拟合，并返回拟合模型对象。下面是一个简单的数据拟合的例子：假设我们有一组数据，x 和 y 分别表示自变量和因变量：x = ;y = ;现在我们想拟合一个一次函数，即 y = a*x + b，其中 a 和 b 是拟合参数。可以使用 fit 函数来生成拟合模型：f = fit(x’, y’, ’poly1’);在这里，我们使用 poly1 来指定一次多项式模型，也就是线性模型。fit 函数返回一个 fit 类型的对象，我们可以使用该对象来获取拟合参数：a = f.p1;b = f.p2;其中，p1 和 p2 分别表示拟合函数中的 a 和 b 参数。接下来，我们可以使用 plot 函数来绘制拟合曲线：plot(f, x, y);这样就可以得到数据拟合的结果了。需要注意的是，在实际应用中，拟合模型的选择和参数的确定需要根据具体情况进行调整和优化。希望能带来一点启发，往采纳！

关于matlab拟合

用matlab拟合三维曲线函数，一般可以用lsqcurvefit或nlinfit等函数来求解其函数的系数。求解步骤：1、已知x、y、z的对应的数据，若干组（数据要求十组以上）x=;X=; %组成X向量组2、自定义拟合函数，例如，fun=@(a,X)a(1)*X(:,1).^2+a(2))*X(:,2).^23、初定a的初值，a04、求解拟合系数，a=lsqcurvefit(fun,a0,x,z)5、已知值与拟合值对比，并求其决定系数 R²z1=fun(a,X) %对比6、判断其决定系数 R²是否接近于1。

怎么用matlab拟合曲线

1、首先双击打开电脑桌面上matlab软件，点击matlab操作界面上面的新建变量，如下图所示。

2、这时候会出现一个表格，此时将你需要处理的数据填在表格，有几个变量就要新建几个表格，本例子用两个变量，分别为X,Y。

3、新建的X数据如下图，此时变量默认为unnamed（未命名）。

4、接着对所需要的变量进行命名，下面以X为说明，右击选择重命名，输入X。

5、然后在命令窗口输入cftool，点击电脑Enter键，如下图所示。

6、最后从列表中选择Smoothing Spline（平滑逼近），如下图所示，这样Smoothing Splinel拟合曲线就做好了。

怎样用matlab指数函数拟合

拟合函数表达式：y=a*exp(b+cx)

式中a=0.06154920769,

b=-3.18125203,

c=7.822374803

拟合度0.9725（相关系数）

用V=A(1)*exp(A(2)*I)+A(3)*exp(A(4)*I)模型比较好。

A = nlinfit(X,Y,myfun,)

I=min(X):0.1:max(X);

V=A(1)*exp(A(2)*I)+A(3)*exp(A(4)*I);

plot(X,Y,’o’,I,V)

结果：A =668.9571 -0.0688 -656.7991 -1.0321

意义

a》1时，Y随X增大而增大，先快后慢；0《a《1时，Y随X增大而减少，先快后慢。当以Y和lnX绘制的散点图呈直线趋势时，可考虑采用对数函数描述Y与X之间的非线性关系，式中的b和a分别为斜率和截距。

曲线直线化是曲线拟合的重要手段之一。对于某些非线性的资料可以通过简单的变量变换使之直线化，这样就可以按最小二乘法原理求出变换后变量的直线方程，在实际工作中常利用此直线方程绘制资料的标准工作曲线，同时根据需要可将此直线方程还原为曲线方程，实现对资料的曲线拟合。

以上内容参考：百度百科-曲线拟合

MATLAB如何对三角函数进行拟合

Matlab可以输入与三角函数相关的数据以及三角函数形式，从而求出待定的系数，完成数据拟合。完成三角函数拟合过程如下：

1、打开Matlab，在命令行窗口输入需要拟合数据。

2、在命令行窗口输入“cftool”打开曲线拟合工具。

3、在拟合工具左侧选择x、y变量，并在右侧选择所需的拟合函数（如“Custom Equation”），或输入所需的自定义函数;

4、设置完毕，即可在下方查看拟合图像。如果拟合图像与实际不符，需返回检查函数格式或变量数据是否出现错误。

matlab中怎么进行双曲线拟合

一、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=;y=;当数据较多时，可以从excel，txt等文件中导入。二、把数据存入工作空间后，在命令窗口中输入cftool,回车运行。三、在拟合工具窗口的左边，选择变量，即分别选择x,y。四、选择拟合的曲线类型，一般是线性拟合，高斯曲线，平滑曲线等，根据需要选择。选择完后会自动完成拟合，并且给出拟合函数表达式。五、点击菜单栏中的“file”，选择“print to figure"进行画图。六、在图形窗口中，可以对图形显示模式进行修改，如添加标题，坐标名称等。七、最后得到比较完整的图形曲线。点击”file"中的“save"进行保存。

matlab如何进行曲面拟合

在一丘陵地带测量高程，x和 y方向每隔100米测一个点，得高程如下表，试

插值一曲面，确定合适的模型，并由此找出最高点和该点的高程。

x

y 100 200 300 400 500

100 636 697 624 478 450

200 698 712 630 478 420

300 680 674 598 412 400

-113-

400 662 626 552 334 310

解 编写程序如下：

clear,clc

x=100:100:500;

y=100:100:400;

z=[636 697 624 478 450

698 712 630 478 420

680 674 598 412 400

662 626 552 334 310];

pp=csape({x,y},z’)

xi=100:10:500;yi=100:10:400

cz1=fnval(pp,{xi,yi})

cz2=interp2(x,y,z,xi,yi’,’spline’)

=find(cz1==max(max(cz1)))

x=xi(i),y=yi(j),zmax=cz1(i,j)

在某海域测得一些点（x,y）处的水深 z 由下表给出，在矩形区域（75,200）

×(-50,150) 内画出海底曲面的图形。

x 129 140 103.5 88 185.5 195 105 157.5 107.5 77 81 162 162 117.5

y 7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5 –6.5 -81 3 56.5 –66.5 84 -33.5

z 4 8 6 8 6 8 8 9 9 8 8 9 4 9

解 编写程序如下：

x=[129 140 103.5 88 185.5 195 105 157.5 107.5 77 81 162 162

117.5];

y=[7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5 -6.5 -81 3 56.5 -66.5 84

-33.5];

z=-[4 8 6 8 6 8 8 9 9 8 8 9 4

9];

xi=75:1:200;

yi=-50:1:150;

zi=griddata(x,y,z,xi,yi’,’cubic’)

subplot(1,2,1)

plot(x,y,’*’)

subplot(1,2,2)

mesh(xi,yi,zi) 希望对你有帮助，这是插值

某乡镇企业 1990-1996 年的生产利润如下表：

年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996

利润（万元） 70 122 144 152 174 196 202

试预测 1997年和 1998 年的利润。

解 作已知数据的的散点图，

-1

x0=;

y0=;

plot(x0,y0,’*’)

发现该乡镇企业的年生产利润几乎直线上升。

因此，我们可以用 y =a x+a 作为

1 0

拟合函数来预测该乡镇企业未来的年利润。

编写程序如下：

x0=;

y0=;

a=polyfit(x0,y0,1)

y97=polyval(a,1997)

y98=polyval(a,1998)