半导体热敏电阻温度曲线的Matlab曲线拟合
[matlab曲线拟合]MATLAB的曲线拟合
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[matlab 曲线拟合]MATLAB的曲线拟合篇一: MA TLAB的曲线拟合MA TLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令。
曲线拟合就是计算出两组数据之间的一种函数关系，由此可描绘其变化曲线及估计非采集数据对应的变量信息。
1.线性拟合函数：regress调用格式：b =regress[b,bint,r,rint,stats]= regress[b,bint,r,rint,stats] =regressx=[ones …];y=x*[10;1]+normrnd;[b,bint]=regress结果得回归方程为：y=9.9213+1.0143xx=1:20;y=x+3*sin;p=polyfitxi=linspace;z=polyval;% 多项式求值函数plotlegendfunction yy=modela=beta0;b=beta0;yy=a+*exp);拟合程序：x=[8.00 8.00 10.00 10.00 10.00 10.00 12.00 12.00 12.00 14.00 14.0014.00...16.00 16.00 16.00 18.00 18.00 20.00 20.00 20.00 20.00 22.00 22.0024.00...24.00 24.00 26.00 26.00 26.00 28.00 28.00 30.00 30.00 30.00 32.0032.00...34.00 36.00 36.00 38.00 38.00 40.00 42.00]‟;y=[0.49 0.49 0.48 0.47 0.48 0.47 0.46 0.46 0.45 0.43 0.45 0.43 0.430.44 0.43...0.43 0.46 0.42 0.42 0.43 0.41 0.41 0.40 0.42 0.40 0.40 0.41 0.400.41 0.41...0.40 0.40 0.40 0.38 0.41 0.40 0.40 0.41 0.38 0.40 0.40 0.390.39]‟;beta0=[0.30 0.02];betafit = nlinfit结果：betafit =0.3896 0.1011即：a=0.3896 ，b=0.1011 拟合函数为：x1 =[1150,1000,900,850,700,625,550,475,3350,3500,5900,5800,5700,4600,4625,4725,11650,11200,11200 ]‟;x2 =[175,100,25,0,75,100,150,200,50,600,500,225,100,1225,1600,2000,1200,1000,1550 ]‟;x = [x1,x2];y=[1.44E-02,1.80E-02,6.08E-02,5.59E-02,3.42E-02,7.74E-03,1.17E-03,6.16E-03,1.91E-04,1.,resplot3)% 值的选取没有定法，与实际问题的模型有关。
Matlab中的曲线拟合方法
Matlab中的曲线拟合方法引言在科学与工程领域，数据拟合是一个重要的技术，可用于分析实验数据、预测未知的对应关系，并量化观察到的现象。
其中，曲线拟合是一种常见的数据拟合方法，而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了多种曲线拟合工具和函数，方便用户进行数据分析和模型建立。
本文将对Matlab中的曲线拟合方法进行详细介绍和讨论。
一、线性拟合线性拟合是最简单且常见的曲线拟合方法，其基本思想是通过一条直线拟合数据点，找到最佳拟合直线的参数。
在Matlab中，可以使用polyfit函数实现线性拟合。
该函数接受两个输入参数，第一个参数为数据点的x坐标，第二个参数为数据点的y坐标。
返回结果为一个一次多项式拟合模型的参数。
例如，我们有一组实验测量数据如下：x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [3, 5, 7, 9, 11];通过polyfit函数进行线性拟合：coeff = polyfit(x, y, 1);其中，1表示要拟合的多项式的次数，这里我们选择了一次多项式（直线）。
coeff即为拟合得到的直线的参数，可以通过polyval函数将参数代入直线方程，得到对应x的y值。
y_fit = polyval(coeff, x);接下来，我们可以使用plot函数将原始数据点和拟合曲线都绘制在同一张图上：figure;plot(x, y, 'o', 'MarkerSize', 10); % 绘制原始数据点hold on;plot(x, y_fit); % 绘制拟合曲线xlabel('x');ylabel('y');legend('原始数据点', '拟合曲线');通过观察图像，我们可以初步判断拟合的效果如何。
如果数据点较为分散，直线拟合效果可能较差。
在此情况下，可以考虑使用更高次的多项式进行拟合。
二、多项式拟合多项式拟合是一种常见的曲线拟合方法，其基本思想是通过一个一定次数的多项式函数来拟合数据点。
半导体热敏电阻温度曲线的Matlab曲线拟合
半导体热敏电阻温度曲线的Matlab 曲线拟合摘要：为了便于快速地找到适用的曲线拟合方法，以半导体热敏电阻实验中温度曲线的曲线拟合为例，全面地总结了利用Matlab 程序进行曲线拟合的基本理论和具体方法，演示了lsqcurvefit 、nlinfit 和fit 三个非线性拟合指令的具体程序格式与操作步骤。
这些Matlab 指令程序可以有效地应对实验数据处理中各种复杂的曲线拟合问题。
关键词：曲线拟合；Matlab ；非线性拟合；最小二乘法中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）37-0066-03收稿日期：2018-11-24基金项目：国家自然科学基金项目（11604183）作者简介：董庆瑞（1975-），男（汉族），副教授，博士，研究方向为低维半导体物理。
在实验数据处理过程中，经常需要选择曲线类型来拟合原始数据，并以所得曲线方程来反映变量间的函数关系[1]。
随着计算机性能的提高和数值计算方法的发展，计算机软件在实验数据曲线拟合工作中发挥了越来越大的作用。
目前利用计算机数值计算进行曲线拟合是实验数据曲线拟合工作的必然选择。
虽然计算机语言或曲线拟合软件在实验数据的曲线拟合过程中得到了广泛运用，但对其具体操作知识的系统总结却不全面。
本文以半导体热敏电阻实验中实验数据的曲线拟合为例，总结了各种Matlab 拟合指令的具体用法。
一、半导体热敏电阻实验半导体材料具有显著的热电特性，半导体热敏电阻的温度系数为负值，近似满足下式：R=R 0exp[B （1T -1T 0）]（1）式中R 是温度为T 时的电阻，T 为绝对温度，B 为温度系数，R 0为温度T 0时的电阻。
半导体热电特性综合实验仪HJZ-1B 的恒定电流为20μA ，仪器电压窗口显示硅热敏电阻两端电压值，单位是mV ，仪器温度窗口显示硅热敏电阻的温度值，单位是℃。
实验仪可以通过计算机来控制，数据导出到Excel 表格，格式如图1所示。
matalab曲线拟合
matalab曲线拟合MATLAB曲线拟合是指在一定条件下，利用数学模型和算法对实验数据进行拟合，以进而得出数据特征和规律的过程。
通过MATLAB曲线拟合，可以在大量数据中筛选出潜在的相关性和规律性，更好地理解实验数据，提高研究结果的分析和预测能力，为科学研究和工业应用提供理论和实践基础。
本文将探讨MATLAB曲线拟合的相关概念、方法和应用。
一、曲线拟合的概念曲线拟合是一种数学方法，利用一定的数学模型和算法对实验数据进行拟合，以得出数据之间的相互关系和规律。
在MATLAB中，曲线拟合具有很高的灵活性和适用性，可以应用于各种不同类型的数据，如线性数据、非线性数据和多项式数据等。
一般来说，拟合函数的形式和参数值将根据数据的特征和目标而变化，以实现最优的拟合效果。
常见的曲线拟合方法包括线性回归、非线性回归、多项式拟合和曲线拟合等，具体如下：1.线性回归线性回归是最简单的曲线拟合方法之一，它试图利用直线函数来拟合数据点，以揭示数据之间的线性关系。
MATLAB中提供了静态和动态线性回归模型，可以通过最小二乘法、梯度下降法等算法来确定最优的拟合函数。
线性回归只适用于线性数据，而非线性回归则可用于拟合更复杂的数据。
MATLAB中提供了非线性函数和指数函数等多种非线性拟合方法，可以根据数据分布和需求进行选择。
3.多项式拟合多项式拟合是一种常见的曲线拟合方法，可以用于拟合多项式数据。
MATLAB中常用的多项式拟合函数包括polyfit和polyval等，它们可以帮助用户通过调整曲线阶数、曲线拟合类型等参数来实现最优的拟合效果4.曲线拟合曲线拟合是将实验数据拟合到特定类型的曲线上，以确定数据之间的关系。
MATLAB中提供了许多曲线拟合函数，如spline、pchip、csape等，它们可以帮助用户根据数据的特点选择最合适的曲线拟合方法。
曲线拟合广泛应用于各种领域，如工程、物理、生物、金融和地质等领域。
下面是一些常见的应用实例：1.金融数据分析：通过曲线拟合模型，可以预测股票价格趋势、货币汇率和股票波动等金融数据的变化。
matlab 曲线拟合
matlab 曲线拟合
Matlab曲线拟合是一项十分重要的数学运算，它可以帮助我们在解决复杂的数学问题时有效地为我们提供帮助。
它能够帮助我们对实际数据进行分析和拟合，以达到最佳的拟合效果。
首先，我们可以使用Matlab来分析数据，并从中提取有用的信息。
使用Matlab的统计功能，可以进行假设检验、相关性检验和线性回归分析等。
这些步骤可以帮助我们发现数据中有趣的特征，并为进一步操作做好准备。
接下来，我们就可以开始拟合曲线了。
Matlab有很多内置的曲线拟合函数，比如指数拟合函数、多项式拟合函数和指数多项式拟合函数等，我们可以根据自己的需求来选择最合适的拟合函数。
只要在Matlab中输入相应的坐标点，就能够计算出适合的拟合函数，这让我们的工作变得更加简单高效。
最后，在曲线拟合的分析过程中，我们可以利用Matlab的图形功能来可视化结果。
Matlab提供多种图形类型，比如散点图、折线图、柱状图和三维图等，通过这些图形可以对拟合结果进行直观地分析，以便更好地理解曲线拟合的结果。
总之，Matlab曲线拟合提供了一种强大的数学解决方案，有助于我们快速有效地拟合曲线，并获得更好的分析结果。
使用Matlab，我们可以更加轻松高效地处理数学运算，并辅助我们开展更为有效的研究。
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在Matlab中进行数据拟合和曲线拟合的方法
在Matlab中进行数据拟合和曲线拟合的方法在科学研究或工程应用中，数据拟合和曲线拟合是常见的计算任务之一。
Matlab作为一种强大的数值计算软件，提供了丰富的工具和函数，方便我们进行数据拟合和曲线拟合的操作。
本文将介绍在Matlab中进行数据拟合和曲线拟合的几种方法。
一、线性回归线性回归是最简单的数据拟合方法之一，常用于建立变量之间的线性关系模型。
在Matlab中，可以使用polyfit函数进行线性回归拟合。
该函数可以根据输入数据点的横纵坐标，拟合出一条直线，并返回直线的斜率和截距。
例如，以下代码演示了如何使用polyfit函数进行线性回归拟合：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 3, 4, 5, 6];coefficients = polyfit(x, y, 1);slope = coefficients(1);intercept = coefficients(2);```在上述代码中，数组x和y分别表示数据点的横纵坐标。
polyfit函数的第三个参数1表示拟合的直线为一阶多项式。
函数返回的coefficients是一个包含斜率和截距的数组，可以通过coefficients(1)和coefficients(2)获取。
二、多项式拟合在实际应用中，线性模型并不适用于所有情况。
有时，数据点之间的关系可能更复杂，需要使用更高阶的多项式模型来拟合。
Matlab中的polyfit函数同样支持多项式拟合。
我们可以通过调整多项式的阶数来拟合不同次数的曲线。
以下代码展示了如何使用polyfit函数进行二次多项式拟合：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 6, 10, 16, 24];coefficients = polyfit(x, y, 2);a = coefficients(1);b = coefficients(2);c = coefficients(3);```在上述代码中，polyfit的第三个参数2表示拟合的多项式为二阶。
matlab曲线拟合方法大全
（2）排除法和区间排除法 排除法是对数据中的异常值进行排除。 区间排除法是采用一定的区间去排除那些用 于系统误差导致偏离正常值的异常值。 在曲线拟合工具中单击Exclude按钮，可以 打开Exclude对话框
Exclusion rule name指定分离规则的名称 Existing exclusion rules列表产生的文件 名，当你选择一个文件名时，可以进行如下操 作： Copy 复制分离规则的文件； Rename重命名；delete 删去一个文件； View以图形的形式展示分离规则的文件。 Select data set 挑选需要操作的数据集； Exclude graphically允许你以图形的形式去 除异常值，排除个别的点用“×”标记。
0.0073
0.0193x 5 0.0110x 4 0.043x 3 0.0073x 2 0.2449x 0.2961
s=
R: [6x6 double] df: 0 normr: 2.3684e-016 mu = 0.1669 0.1499
自由度为 0 标准偏差为 2.3684e-016
(1)平滑数据 打开拟合工具箱，单击Data按钮，打开 Data对话框，选择Smooth选项卡
Smooth选项卡各选项的功能：
.Original data set 用于挑选需要拟合的 数据集； .Smoothed data set平滑数据的名称； .Method用于选择平滑数据的方法，每一个 相应数据用通过特殊的曲线平滑方法所计 算的结果来取代。平滑数据的方法包括： （ⅰ）Moving average 用移动平均值进 行替换； （ⅱ）Lowess局部加权散点图平滑数据， 采用线性最小二乘法和一阶多项式拟合得 到的数据进行替换；
如何使用MATLAB进行曲线拟合
如何使用MATLAB进行曲线拟合MATLAB是一种功能强大的数学软件，它提供了许多用于数据分析和曲线拟合的工具。
曲线拟合是一项常用的数学技术，它用于找到数据集中最符合实际情况的曲线。
在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行曲线拟合，以及一些常见的曲线拟合方法。
在开始之前，让我们先了解一下曲线拟合的概念。
曲线拟合是通过将已知数据点拟合到合适的曲线上来预测未知数据点的技术。
它可以用于数据分析、模型建立、趋势预测等许多领域。
MATLAB提供了多种曲线拟合的方法，其中最常见的是最小二乘拟合。
最小二乘拟合是一种通过最小化观测数据的平方误差来确定参数的方法。
在MATLAB 中，可以使用"polyfit"函数进行最小二乘拟合。
该函数可以拟合多项式曲线和线性曲线。
例如，我们有一组数据点x和对应的y，我们想要拟合一个一次多项式曲线y= ax + b。
我们可以使用"polyfit"函数来找到最佳拟合，并返回系数a和b。
```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 3, 4, 5, 6];p = polyfit(x, y, 1);a = p(1);b = p(2);```在上面的代码中，"polyfit"函数的第一个参数是x值，第二个参数是y值，第三个参数是拟合多项式的阶数。
在这个例子中，我们使用一次多项式即阶数为1。
除了最小二乘拟合，MATLAB还提供了其他一些常用的曲线拟合方法，例如多项式拟合、指数拟合和对数拟合。
这些方法可以通过更改"polyfit"函数的第三个参数来使用。
另一个常用的曲线拟合方法是通过曲线拟合工具箱中的"fit"函数进行非线性拟合。
非线性拟合是指目标函数和参数之间是非线性关系的拟合。
与最小二乘拟合不同，非线性拟合能够拟合更复杂的曲线和模型。
例如，我们有一组数据点x和对应的y，我们想要拟合一个指数曲线y = ae^bx。
matlab 拟合曲线
matlab 拟合曲线
Matlab 拟合曲线是 Matlab 中一项常见的功能，它可以将一组数据进行拟合，并生成一条拟合曲线。
拟合曲线可以用来描述两个变量之间的关系，或者用来预测未知数据。
Matlab 拟合曲线是一个强大的工具，可以自动对输入数据进行分析处理，根据分析结果来拟合出曲线，从而得到相关的参数和结果。
在使用 Matlab 拟合曲线功能之前，首先需要准备好要拟合的数据，数据包括 x 和 y 的数值，x 表示输入数据，y 表示输出数据，这些数据可以来自实验的测量值，也可以是一些已知的模型数据。
拟合曲线的类型可以是线性，指数，多项式，伽马，指数等等，具体取决于要拟合的数据特征。
当准备好要拟合的数据之后，就可以使用 Matlab 拟合曲线功能来进行处理。
Matlab 拟合曲线功能提供了不同的函数，用户可以根据自己需要选择使用哪一个函数，然后把准备好的数据输入到 Matlab 命令行中，就可以得到拟合曲线的结果。
Matlab 拟合曲线的结果可以用来确定拟合的曲线类型，以及拟合曲线的参数；同时，拟合曲线的过程也可以作为一种分析工具，可以帮助用户更好地理解数据，并得
出一些有价值的结论。
拟合曲线还可以用来预测未知数据，比如给定 x 值，可以预测出 y 值，这样就可以帮助用户更好地分析数据及其规律。
总之，Matlab 拟合曲线功能是一个非常有用的工具，可以帮助用户更好地理解数据，找出数据之间的关系、规律，并利用这些规律来预测未知数据。
利用matlab进行简单的曲线拟合
使用Matlab进行曲线拟合的方法，把学习所得记录下来，和大家共享。
一、单一变量的曲线逼近Matlab有功能强大的曲线拟合工具箱，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 R2015b 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、在命令行输入数据,也可以读取：2、启动曲线拟合工具箱3、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“Data set name”，然后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数据集的曲线图；（3）点击“Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口；（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单选择数据集，然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类型有：Custom Equations：用户自定义的函数类型Exponential：指数逼近，有2种类型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) +c*exp(d*x)Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是 a0 + a1*cos(x*w) +b1*sin(x*w)Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preservingPolynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~Power：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + cRational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~；此外，分子还包括constant型Smoothing Spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思）Sum of Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是 a1*sin(b1*x + c1)Weibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)选择好所需的拟合曲线类型及其子类型，并进行相关设置：——如果是非自定义的类型，根据实际需要点击“Fit options”按钮，设置拟合算法、修改待估计参数的上下限等参数；——如果选Custom Equations，点击“New”按钮，弹出自定义函数等式窗口，有“Linear Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。
matlab如何实现曲线拟合？matlab做曲线拟合的教程
matlab如何实现曲线拟合？matlab做曲线拟合的教程Matlab是⼀个很强⼤的数据处理软件，是⼈们进⾏数据分析的得⼒助⼿。
⼀般我们做社会调研或科学研究时，会得到很多实验
数据。
当需要研究两个变量之间的关系时，经常要⽤到曲线拟合。
曲线拟合不仅能给出拟合后的关系式，还能⽤图形直观的展现出变量之间的关系。
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等⽂件中导⼊。
2、把数据存⼊⼯作空间后，在命令窗⼝中输⼊cftool,回车运⾏。
3、在这个拟合⼯具窗⼝的左边，选择变量，即分别选择x,y。
4、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。
5、点击菜单栏中的“file”，选择“print to figure"进⾏画图。
6、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。
7、最后得到⽐较完整的图形曲线。
点击”file"中的“save"进⾏保存。
注意事项：x和y的数据个数应该⼀致。
matlab拟合曲线
matlab拟合曲线Matlab是一种用于科学计算的高级编程语言，它可以提供简单、易于使用的环境来进行数据分析、处理和可视化，支持多种数据类型。
Matlab使开发者能够创造出具有灵活性和复杂性的应用。
本文将讨论Matlab中拟合曲线的基本知识。
Matlab拟合曲线（Curve Fitting）是指将曲线拟合到指定的数据集中，以获得最优拟合。
它包括对给定数据集进行曲线拟合的技术，例如根据数据拟合多项式曲线、指数曲线和对数曲线。
使用Matlab 的曲线拟合功能可以模拟真实的实际情况。
拟合曲线的步骤主要包括数据准备、拟合曲线绘制、曲线拟合参数估计等。
首先，在Matlab的命令窗口中，导入数据集，从而创建变量，存储数据集中的x和y值。
接着，使用plot(x,y)函数绘制拟合曲线，以获得数据集中x和y值之间的关系。
之后，使用Matlab中的拟合函数来估计拟合曲线模型的参数值，例如polyfit、fminsearch等。
polyfit函数可以估计n次多项式的系数，而fminsearch函数则可以估计拟合曲线的曲线参数。
最后，使用Matlab的plot函数，结合拟合函数计算得到的参数，绘制拟合曲线，并与原始数据集进行比较。
Matlab拟合曲线还能够支持多种拟合函数，例如正弦曲线、正切曲线、双曲正切曲线等。
拟合曲线也可以支持自定义模型，例如积分和微分方程，以及其他复杂函数。
使用Matlab曲线拟合功能，开发者可以分析大量实际数据，从而获得有用的信息和模型参数值。
总而言之，Matlab的拟合曲线功能提供了非常强大的功能，使开发者能够高效地拟合多种曲线函数，并获取有用的模型参数值。
它在多种科学应用中都发挥着重要作用，对科学家和工程师而言，是一个极其实用的数据分析工具。
计算机仿真实验半导体热敏电阻的电阻—温度特性实验报告
半导体热敏电阻的电阻—温度特性实验原理 1. 半导体热敏电阻的电阻—温度特性：某些金属氧化物半导体（如：Fe3O4、MgCr2O4 等）的电阻与温度的关系满足式（1）RT = R∞ eB T（1）式中 RT 是温度为 T 时的热敏电阻阻值，R∞ 是 T 趋于无穷时热敏电阻的阻值①，B 是热敏电阻的材料常数， T 为热力学温度。
热敏电阻对温度变化反应的灵敏度一般由电阻温度系数α来表示。
根据定义，电阻温度系数可由式（2）来决定：α=1 dRT RT dT（2）由于这类热敏电阻的α值为负，因此被称为负温度系数（NTC）热敏电阻，这也是最常见的一类热敏电阻。
2. 惠斯通电桥的工作原理半导体热敏电阻的工作阻值范围一般在 1~106Ω，需要较精确测量时常用电桥法，惠斯通电桥是一种应用很广泛的仪器。
惠斯通电桥的原理如图 1 所示。
四个电阻 R0 、 R1 、R2 和 R x 组成一个四边形，其中 R x 就是待测电阻。
在四边形的一对对角 A 和C 之间连接电源；而在另一对对角 B 和 D 之间接入检流计 G。
当 B 和 D 两点电势相等时，G 中无电流通过，电桥便达到了平衡。
平衡时必D R1 RxSGAGCR2 R B ER0Sb图 1 惠斯通电桥原理图图 2 惠斯通电桥面板图①由于(1)式只在某一温度范围内才适用，所以更确切的说R∞ 仅是公式的一个系数，而并非实际 T 趋于无穷时热敏电阻的阻值。
有 Rx =R1 R R0 ， 1 和 R0 都已知， R x 即可求出。
R0 为标准可变电阻，由有四个旋钮的电 R2 R2阻箱组成，最小改变量为 1Ω。
R1 称电桥的比率臂，由一个旋钮调节，它采用十进制固定 R2值，共分 0.001，0.01，0.1，1，10，100，1000 七挡。
测量时应选择合适的挡位，保证测量值有 4 位有效数。
电桥一般自带检流计，如图 2 所示，如果有特殊的精度要求也可外接检流计，本实验采用外接的检流计来判断电桥的平衡。
matlab 曲线拟合函数
【摘要】MATLAB是一种强大的科学计算软件，在工程、物理、数学等领域得到了广泛的应用。
曲线拟合是MATLAB中常用的功能之一，可以通过拟合函数对数据进行分析和预测。
本文主要介绍了MATLAB中的曲线拟合函数的基本用法和相关知识。
【关键词】MATLAB；曲线拟合；拟合函数1. 曲线拟合概述曲线拟合是指根据一些已知的数据点，找到一条或一组曲线，使得这些曲线能够最好地表示这些数据点。
曲线拟合在科学研究和工程应用中有着广泛的应用，例如在实验数据分析、信号处理、图像处理、统计分析等领域。
2. MATLAB中的曲线拟合函数MATLAB提供了丰富的曲线拟合函数，包括polyfit、polyval、lsqcurvefit等。
这些函数可以用于对一维或多维数据进行多项式拟合、曲线拟合及非线性拟合等操作。
下面分别介绍这些函数的基本用法。
3. polyfit函数polyfit函数可以用于对一组数据进行多项式拟合。
其基本使用格式为：```matlabp = polyfit(x, y, n)```其中，x和y分别为输入的数据点，n为拟合多项式的阶数。
函数返回的p为拟合多项式的系数，可用于后续的曲线绘制和预测。
4. polyval函数polyval函数用于利用polyfit函数得到的多项式系数对新的自变量值进行拟合。
其基本使用格式为：```matlaby_fit = polyval(p, x)```其中，p为polyfit函数得到的多项式系数，x为新的自变量值。
函数返回的y_fit为对应的因变量值，即拟合曲线上的点。
5. lsqcurvefit函数lsqcurvefit函数可以用于对给定的非线性模型进行拟合。
其基本使用格式为：```matlabp = lsqcurvefit(model, p0, x, y)```其中，model为非线性模型函数，p0为模型的初始参数值，x和y为输入的数据点。
函数返回的p为经过拟合后的模型参数，可用于后续的预测和分析。
使用Matlab进行曲线拟合
使用Matlab进行曲线拟合引言在科学研究和工程应用中，曲线拟合是一个非常常见和重要的问题。
通过拟合实验数据或者观测数据，我们可以找到一条曲线，以最佳地描述数据的趋势。
Matlab是一个功能强大的数值计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们对数据进行曲线拟合。
本文将介绍如何使用Matlab进行曲线拟合，并给出一些实际案例。
一、简单线性回归简单线性回归是曲线拟合中最基础的一种方法。
它假设数据可以用一条直线来表示。
在Matlab中，使用"polyfit"函数可以很方便地进行简单线性回归。
该函数可以从数据中拟合出一个多项式，我们可以选择线性多项式来进行简单线性回归。
下面是一个例子：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 3, 4, 5, 6];p = polyfit(x, y, 1);f = polyval(p, x);plot(x, y, 'o'); % 绘制原始数据点hold on;plot(x, f, 'r-'); % 绘制拟合曲线```在这个例子中，我们有一个包含5个数据点的数据集，分别存储在向量"x"和"y"中。
通过polyfit函数，我们可以拟合出一个线性多项式的系数"p"，然后使用polyval函数来计算拟合曲线上各个x点对应的y值。
最后，使用plot函数将原始数据点和拟合曲线绘制在同一张图上。
这样我们就可以直观地看到拟合效果。
二、非线性曲线拟合除了简单线性回归，Matlab还提供了许多其他方法来进行非线性曲线拟合。
这些方法通常需要指定一个函数形式，然后通过调整函数的参数来拟合数据。
其中最常用的方法之一是最小二乘法。
在Matlab中，可以使用lsqcurvefit函数来进行非线性曲线拟合。
下面是一个例子：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [5.1, 6.2, 7.1, 8.5, 9.9];f = @(c,x) c(1) * exp(-c(2)*x) + c(3); % 定义拟合函数c0 = [1, 1, 1]; % 初始参数猜测c = lsqcurvefit(f, c0, x, y); % 进行曲线拟合plot(x, y, 'o'); % 绘制原始数据点hold on;plot(x, f(c, x), 'r-'); % 绘制拟合曲线```在这个例子中，我们有一个包含5个数据点的数据集，存储在向量"x"和"y"中。
matlab plot拟合曲线
文章标题：深度剖析MATLAB绘图中的曲线拟合技术1. 引言在MATLAB中，绘图是一项常见的任务，而曲线拟合则是其中一个重要的技术。
本文将深入剖析MATLAB中的曲线拟合技术，探讨其原理、应用和优缺点。
2. 曲线拟合的基本概念曲线拟合是一种数学方法，旨在找到最符合一组数据点的曲线或函数。
在MATLAB中，可以使用多种方法进行曲线拟合，如最小二乘法、多项式拟合和样条插值等。
曲线拟合可以帮助我们分析数据的趋势和规律，从而更好地理解数据背后的规律和关系。
3. MATLAB中的曲线拟合方法在MATLAB中，可以使用fit函数或polyfit函数来进行曲线拟合。
fit函数可以拟合各种类型的曲线，包括线性、指数、幂函数等，而polyfit函数则主要用于多项式拟合。
MATLAB还提供了一些其他的拟合函数，如lsqcurvefit、nlinfit等，可以根据需要选择合适的方法进行曲线拟合。
4. 深度探讨MATLAB中的曲线拟合技术4.1 曲线拟合的原理曲线拟合的基本原理是通过最小化拟合曲线与实际数据之间的误差，找到最优的拟合曲线。
在MATLAB中，可以通过调整拟合函数的参数、添加约束条件等方式来改善拟合效果。
4.2 曲线拟合的应用曲线拟合在MATLAB中有着广泛的应用，包括数据分析、趋势预测、信号处理等领域。
通过曲线拟合，可以更好地理解数据的规律，预测未来的趋势，并对数据进行合理的处理和分析。
4.3 曲线拟合的优缺点曲线拟合的优点在于能够对数据进行较好的拟合和分析，可以帮助我们直观地理解数据的规律和特点。
但是，曲线拟合也存在着局限性，比如对异常值敏感，需要谨慎选择拟合方法和参数，以及需要充分理解数据的特点和背景。
5. 个人观点和理解通过对MATLAB中曲线拟合技术的深度剖析，我深刻认识到曲线拟合在数据分析中的重要性和应用价值。
在实际应用中，需要充分理解曲线拟合的原理和方法，灵活选择合适的拟合函数和参数，以提高数据分析的准确性和可靠性。
matlab曲线拟合方法
曲线拟合方法在MATLAB中的应用本篇文章主要介绍了曲线拟合方法在MATLAB中的应用，包括曲线拟合的基本原理、MATLAB中的曲线拟合工具箱、曲线拟合的步骤以及应用实例。
通过本篇文章的学习，读者可以掌握曲线拟合方法在MATLAB中的应用，为解决实际问题提供有力支持。
曲线拟合方法在MATLAB中的应用曲线拟合是数学中常见的一种数据处理方法，通过拟合曲线可以更好地描述数据之间的关系。
在科学研究和工程实践中，曲线拟合方法的应用非常广泛。
MATLAB作为一种常用的数学软件，提供了强大的曲线拟合工具箱，使得曲线拟合变得更加方便和简单。
一、曲线拟合的基本原理曲线拟合是指通过寻找一条曲线，使得这条曲线尽可能地贴近原始数据点。
在数学上，曲线拟合可以表示为一个方程组，即要求解一个多元非线性方程组。
通过最小二乘法等方法，可以求得最优解，即拟合曲线。
二、MATLAB中的曲线拟合工具箱MATLAB中的曲线拟合工具箱提供了多种拟合方法，包括线性回归、非线性回归、多项式拟合等。
用户可以根据需要选择不同的拟合方法，并进行参数调整和优化。
通过工具箱提供的可视化工具，可以直观地观察拟合结果，并进行相应的调整。
三、曲线拟合的步骤1. 准备数据：将原始数据导入MATLAB中，并进行必要的预处理，如去除异常值、标准化等。
2. 选择拟合方法：根据数据的特点和需求选择合适的拟合方法，如线性回归、非线性回归、多项式拟合等。
3. 拟合曲线：使用所选的拟合方法进行曲线拟合，得到拟合曲线和参数。
4. 可视化结果：使用MATLAB中的可视化工具，将原始数据和拟合曲线可视化展示出来。
5. 结果分析：根据可视化结果和拟合参数进行分析，得出结论。
四、应用实例1. 股票价格预测：通过收集股票历史价格数据，使用曲线拟合方法预测未来价格趋势。
2. 气象数据分析：通过收集气象数据，使用曲线拟合方法分析气温、湿度等因素之间的关系。
3. 生物医学研究：通过曲线拟合方法分析基因序列与蛋白质结构之间的关系。
Matlab中的曲线拟合与曲线绘制技巧
Matlab中的曲线拟合与曲线绘制技巧引言：Matlab是一款强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域。
其中，曲线拟合和曲线绘制是Matlab中常用的功能之一。
本文将介绍在Matlab中进行曲线拟合的方法和技巧，并探讨曲线绘制的一些技巧，以帮助读者更好地利用Matlab进行数据分析和可视化。
一、曲线拟合的背景和意义曲线拟合是通过数学模型对给定数据进行逼近的过程。
在实际应用中，我们经常需要将实验或观测数据与理论模型相拟合，以从数据中提取有用的信息和规律。
曲线拟合在工程、物理、生物、经济等领域都有着重要的应用。
Matlab提供了丰富的工具和函数，使得曲线拟合变得更加便捷和高效。
二、常见的曲线拟合方法在Matlab中，有多种曲线拟合方法可供选择，如多项式拟合、指数拟合、幂函数拟合、对数函数拟合等。
根据不同的实际需求和数据特点，选择合适的拟合方法十分重要。
下面将介绍几种常见的曲线拟合方法。
1. 多项式拟合多项式拟合是一种广泛应用的拟合方法，其基本思想是利用多项式函数逼近原始数据。
在Matlab中，可以使用polyfit函数进行多项式拟合。
该函数使用最小二乘法进行拟合，可以灵活地选择多项式的阶数。
2. 指数拟合指数拟合适用于指数函数关系的数据拟合。
在Matlab中，可以使用fittype函数和fit函数进行指数拟合。
fittype函数用于定义指数函数模型，fit函数则用于实现拟合操作。
3. 幂函数拟合幂函数拟合适用于幂函数关系的数据拟合。
Matlab中的polyfit函数同样适用于幂函数拟合，只需要对数据进行适当的变换即可。
4. 对数函数拟合对数函数拟合适用于对数函数关系的数据拟合。
同样可以使用fittype函数和fit 函数进行对数函数拟合。
也可以使用polyfit函数对数据进行适当的转换后进行拟合。
三、曲线绘制的技巧在进行曲线拟合之后，绘制曲线可以更直观地展示拟合结果和数据分布。
Matlab提供了丰富的绘图功能，以下介绍几种常用的绘图技巧。
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半导体热敏电阻温度曲线的Matlab曲线拟合作者：董庆瑞来源：《教育教学论坛》2019年第37期摘要：为了便于快速地找到适用的曲线拟合方法，以半导体热敏电阻实验中温度曲线的曲线拟合为例，全面地总结了利用Matlab程序进行曲线拟合的基本理论和具体方法，演示了lsqcurvefit、nlinfit和fit三个非线性拟合指令的具体程序格式与操作步骤。
这些Matlab指令程序可以有效地应对实验数据处理中各种复杂的曲线拟合问题。
关键词：曲线拟合;Matlab;非线性拟合;最小二乘法中图分类号：G642.0; ; ;文献标志码：A; ; ;文章编号：1674-9324（2019）37-0066-03在实验数据处理过程中，经常需要选择曲线类型来拟合原始数据，并以所得曲线方程来反映变量间的函数关系[1]。
随着计算机性能的提高和数值计算方法的发展，计算机软件在实验数据曲线拟合工作中发挥了越来越大的作用。
目前利用计算机数值计算进行曲线拟合是实验数据曲线拟合工作的必然选择。
虽然计算机语言或曲线拟合软件在实验数据的曲线拟合过程中得到了广泛运用，但对其具体操作知识的系统总结却不全面。
本文以半导体热敏电阻实验中实验数据的曲线拟合为例，总结了各种Matlab拟合指令的具体用法。
一、半导体热敏电阻实验半导体材料具有显著的热电特性，半导体热敏电阻的温度系数为负值，近似满足下式：二、曲线拟合的理论方法函数近似通常采用两种方法：插值法和拟合法。
插值方法要求所求得的近似函数通过所有数据点，由于实验所给出的数据本身存在误差，因此要求插值曲线通过所有的插值点必定会使插值函数保留这个误差。
拟合方法并不要求拟合曲线必须通过所有的数据点，只要求拟合的近似函数能够反映实验数据的整体趋势，并使拟合数据整体的误差最小。
2.多项式拟合。
曲线拟合中的多项式拟合属于线性最小二乘问题，关键步骤是求解联立线性方程组，具体数学理论推导可参看相关文献[2]。
在实际物理问题中，这些方程组是无解的，但可以通过数值计算方法获得其近似解。
3.非线性拟合。
因为拟合函数是非线性的，所以无法如线性最小二乘法一样用求函数极值法来得到拟合参数，而需要在最小二乘法的基础上采用复杂的优化算法来求解，常用的算法是搜索算法和迭代算法[1]。
搜索算法是按一定的规则选择若干组参数值，计算它们的目标函数值并比较大小，选出使目标函数值最小的参数值。
不同的参数值选择规则构成不同的搜索算法。
迭代算法的原则是从参数的一個初始猜测值出发，然后产生一系列的参数点，若这个参数序列收敛到使目标函数极小的参数点，则认为参数的收敛值就是所求参数点。
4.拟合方式比较。
前面部分介绍的方法可以通过计算机语言进行编程来实现。
Matlab也内置了现成的相关指令，在使用中无需花费时间去编程，只需要按照规定的格式调用即可。
Matlab曲线拟合工具箱和Origin也集成了进行曲线拟合的软件，将数据导入软件后，可以通过操作界面对拟合过程进行设置。
程序拟合可以实现软件拟合的全部功能，相较而言软件拟合的功能有所限制。
在需要进行多次重复拟合的场合，软件拟合要求对操作界面进行多次重复操作，而程序拟合却可避免这种重复操作，从而提高效率。
除了处理单纯的曲线拟合工作外，拟合程序还可以嵌入复杂的数据处理程序中去发挥作用。
三、用Matlab指令进行曲线拟合常用的Matlab曲线拟合指令有多项式拟合指令polyfit、非线性拟合指令nlinfit、非线性拟合指令lsqcurvefit、曲线拟合指令fit。
下面以半导体热敏电阻温度曲线的拟合过程为例来说明这些指令的用法。
半导体热敏电阻温度曲线是一个指数函数，属于非线性拟合问题，但可以经过数学推导化简成线性拟合问题，并利用多项式拟合指令polyfit处理。
本文的目的是介绍实验数据曲线拟合的普遍方法，所以仍将其按非线性拟合问题来处理，下面具体给出lsqcurvefit、nlinfit和fit三个指令的拟合过程。
1.外部数据的输入。
首先需要读取实验仪器生成的Excel数据文件并保存到Matlab的变量中，具体程序如下：t=xlsread（'data.xls'，1，'A2：A62'）;V=xlsread（'data.xls'，1，'B2：B62'）;T=t+273.16;; %调整温度单位。
R=V*e-3/（20*e-6）;; ;%由电压计算电阻。
2.指令lsqcurvefit拟合。
指令lsqcurvefit属于Matlab的优化工具箱，利用最小二乘法，从初始猜测值开始求参数，将原始数据点拟合到非线性函数，具体格式为：x=lsqcurvefit（fun，x0，xdata，ydata），其中：xdata、ydata是原始数据点;fun（x，xdata）是拟合函数，也就是公式（1）;x是拟合函数系数;x0是系数初始猜测值，其初始设置可能会影响结果。
如拟合结果不理想，可以改变初始值x0后再重新拟合。
具体Matlab程序如下：x0=[2600，1000];fun=@（x，T）x（1）*exp（x（2）*（1./T-1/300））;x=lsqcurvefit（fun，x0，T，R）;R0=x（1）;B=x（2）;disp（['R='，num2str（R0），'*exp（'，num2str（B），…'*（1./T-1/T0））']）;计算结果如下：R=2230.4327*exp（3407.2165*（1/T-1/T0））拟合曲线和原始数据的对比如图2所示，结果显示拟合曲线与原始数据完全一致。
如果对拟合效果要求较高，可以通过Matlab帮助系统，查阅表征拟合效果的具体参数。
3.指令nlinfit拟合。
指令nlinfit属于Matlab的统计和机器学习工具箱，采用迭代最小二乘法估算拟合系数。
函数nlinfit是非线性拟合的通用函数，适用面比函数lsqcurvefit更广，例如可以做加权最小二乘拟合。
具体格式如下：x=nlinfit（xdata，ydata，fun，x0）与指令lsqcurvefit类似，不同的x0可能会得到不同的结果。
具体Matlab程序如下：x0=[2000，100];fun=@（x，T）x（1）*exp（x（2）*（1./T-1/300））;x=nlinfit（T，R，fun，x0）;R0=x（1）;B=x（2）;disp（['R='，num2str（R0），'*exp（'，num2str（B），…'*（1/T-1/T0））']）;计算结果如下：R=2230.4327*exp（3407.2165*（1/T-1/T0））这与指令lsqcurvefit的拟合结果完全一致。
初始值x0设为[2000，100]，初始值的改变没有影响拟合结果。
4.指令fit拟合。
指令fit屬于Matlab的曲线拟合工具箱，其功能与曲线拟合工具箱软件cftool类似。
具体格式如下：fitobject=fit（xdata，ydata，afitType）aFittype=fittype（expression，Name，Value）其中参数具体含义可查看Matlab帮助系统。
与指令lsqcurvefit和nlinfit不同，指令fit不必设置拟合系数初始值。
具体Matlab程序如下：X=fittype（'R0*exp（B*（1/T-1/300））'，…'independent'，'T'，'coefficients'，{'R0'，'B'}）;Y=fit（T，R，X）;disp（['R='，num2str（Y.R0），…'*exp（'，num2str（Y.B），'*（1/T-1/T0））']）;计算结果如下：R=2230.4328*exp（3407.2159*（1/T-1/T0））拟合结果与前面两个指令的拟合结果几乎一致。
四、结论采用计算机数值计算方法，可以进行高精度、高效率的实验数据曲线拟合工作。
本文以半导体热敏电阻实验的曲线拟合过程为例，全面总结了利用Matlab程序进行数据曲线拟合的基本理论和具体方法。
具体介绍三个Matlab指令的使用方法和程序格式。
应用Matlab程序进行曲线拟合，不但可以将数据拟合成各种函数，而且便于将其代码集成到复杂的实验数据处理程序中去，从而有助于完成高效、精确的实验数据处理工作。
参考文献：[1]刘金远，段萍，鄂鹏.计算物理学[M].科学出版社，2012.[2]彭芳麟.计算物理基础[M].北京：高等教育出版社，2010.Curve Fitting of Temperature Curve of Semiconductor Thermistor Based on MatlabDONG Qing-rui（School of Physics and Electronics，Shandong Normal University，Ji'nan，Shandong 250014，China）Abstract：To find an appropriate curve-fitting method quickly，taking the curve fitting of the temperature curve of a semiconductor thermistor as an example，the basic theory and method of curve fitting using Matlab programs are summarized comprehensively.The program format and operation steps of three non-linear fitting instructions，lsqcurvefit，nlinfit and fit，are demonstrated.These MATLAB instruction programs can effectively deal with various complex curve fitting problems in experimental data processing.Key words：curve fitting;Matlab;nonlinear fitting;least-square method。