MATLAB软件基本的曲线拟合函数命令
[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各类拟合曲线代码
标题：探索MATLAB中各类拟合曲线的代码应用在MATLAB中，拟合曲线是数据分析和模型建立中常用的技术之一。
通过拟合曲线，我们可以了解数据之间的关联性并建立预测模型，为进一步分析和应用数据奠定基础。
本文将深入探讨MATLAB中各类拟合曲线的代码应用，帮助读者更深入地理解该主题。
一、线性拟合曲线1. 使用MATLAB进行线性拟合曲线的代码示例在MATLAB中，使用polyfit函数可以进行线性拟合。
对一组数据点(x, y)进行线性拟合，代码如下：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 3.5, 5, 7, 8.5];p = polyfit(x, y, 1);```其中，x为自变量，y为因变量，1表示进行一次线性拟合。
通过polyfit函数，可以得到线性拟合的系数p。
2. 线性拟合曲线的应用和特点线性拟合曲线适用于线性关系较为明显的数据，例如物理实验数据中的直线关系。
通过线性拟合，可以获得各项系数，对数据进行预测和建模。
二、多项式拟合曲线1. 使用MATLAB进行多项式拟合曲线的代码示例在MATLAB中，使用polyfit函数同样可以进行多项式拟合。
对一组数据点(x, y)进行二次多项式拟合，代码如下：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [1, 4, 9, 16, 25];p = polyfit(x, y, 2);```其中，x为自变量，y为因变量，2表示进行二次多项式拟合。
通过polyfit函数，同样可以得到多项式拟合的系数p。
2. 多项式拟合曲线的应用和特点多项式拟合曲线适用于数据中存在曲线关系的情况，通过选择合适的最高次数，可以灵活地拟合各种曲线形状。
三、非线性拟合曲线1. 使用MATLAB进行非线性拟合曲线的代码示例在MATLAB中，使用fit函数可以进行非线性拟合。
对一组数据点(x, y)进行指数函数拟合，代码如下：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2.1, 7.4, 16.1, 29.3, 48.2];f = fit(x', y', 'exp1');```其中，x为自变量，y为因变量，'exp1'表示进行指数函数拟合。
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。
曲线拟合法的Matlab实现
曲线拟合法的Matlab实现曲线拟合在许多科学和工程领域中都有广泛应用，包括机器学习，数据科学，信号处理，控制工程等。
在Matlab中实现曲线拟合的方法有多种，其中最常用的是使用fit()函数。
以下是一个基本的示例，演示如何在Matlab中使用fit()函数进行曲线拟合。
我们需要一些数据。
假设我们有一组x和y数据点，我们想要在这些点上拟合一条曲线。
y = 3*x.^2 + 2*x + 1 + randn(size(x));fitresult = fit(x, y, 'poly1');在这里，'poly1'表示我们想要拟合一个一次多项式。
你可以使用'poly2'，'poly3'等来拟合更高次的多项式。
同样，你也可以使用其他类型的模型，如指数、对数、自定义函数等。
然后，我们可以使用plot()函数将原始数据和拟合曲线一起绘制出来。
在这里，'hold on'命令用于保持当前图像，这样我们就可以在同一个图形上绘制多条线了。
我们可以使用fitresult来获取拟合曲线的参数和其他信息。
例如：以上就是在Matlab中进行曲线拟合的基本步骤。
需要注意的是，对于复杂的实际问题，可能需要进行更复杂的模型选择和参数优化。
也可以使用其他工具如curve fitting toolbox进行更详细的分析和拟合。
最小二乘曲线拟合是一种数学统计方法，用于根据给定数据点拟合出一条曲线或曲面，使得该曲线或曲面最小化每个数据点到拟合曲线或曲面的平方误差之和。
这种方法广泛应用于数据分析和科学计算等领域。
本文将介绍最小二乘曲线拟合的基本原理和在Matlab中的实现方法。
假设有一组数据点 (x_i, y_i)，i=1,2,...,n，需要拟合出一条曲线y=f(x)。
最小二乘法要求曲线 f(x)最小化每个数据点到曲线的平方误差之和，即E = sum (f(x_i)-y_i)^2对曲线 f(x)进行求导，得到一元一次方程：f'(x)=sum(f(x)-y)*x-sum(f(x)-y)E = sum [(f'(x))^2] * x^2 - 2 * sum [f(x) * f'(x) * x] + 2 * sum [f(x)^2]令 E对 f'(x)的导数为零，可得到最小二乘曲线拟合的方程：sum [f'(x)^2] * x^2 - 2 * sum [f(x) * f'(x) * x] + 2 * n * f(x)^2 = 0在Matlab中，可以使用polyfit函数实现最小二乘曲线拟合。
MATLAB基础教程 第6章 曲线拟合
，其中a是电容器的
初始电压， b 是充电常数。试由下面一组t，U数据确
4 8.66
5 8.99
7 9.43
9 9.63
U(伏) 6.36
即要求出二次多项式:
f ( x) a1x 2 a2 x a3
中 的 A (a1 , a2 , a3 ) 使得:
2 [ f ( x ) y ] i i i 1 11
最小
第六章 曲线拟合
6.3 用MATLAB进行曲线拟合
解法1．用解超定方程的方法
此时
1）输入以下命令： 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];
其中
在MATLAB中，执行a=R\y命令，a即为超定方程的最小二乘解
第六章 曲线拟合
6.3 用MATLAB进行曲线拟合
方法一：多项式f(x)=a1xm+ …+amx+am+1拟合可用polyfit函数： a=polyfit(x,y,m)
输出拟合多项式系数 a=[a1, …am , am+1] (数组)
设 R=at+b a,b为待定系数
40
60
80
100
第六章 曲线拟合
6.1 线性最小二乘法
线性最小二乘法是曲线拟合最常用的解法。其基本思路为：
第一步:先选定一组函数 r1(x), r2(x), …rm(x), m<n, 令 f(x)=a1r1(x)+a2r2(x)+ …+amrm(x) 其中 a1,a2, …am 为待定系数。 （1）
关于polyfit 函数使用介绍
关于polyfit 函数使用介绍文章来源：不详作者：佚名--------------------------------------------------------------------------------该文章讲述了关于polyfit 函数使用介绍.polyfit函数的使用MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令．多项式函数拟合：P=polyfit(x,y,n)其中n表示多项式的最高阶数，x，y为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数P为拟合多项式P(1)*X^N + P(2)*X^(N-1) +...+ P(N)*X + P(N+1).的系数多项式在x处的值y可用下面程序计算．y=polyval(P,x,m)线性：m=1, 二次：m=2, …polyfit的输出是一个多项式系数的行向量。
为了计算在xi数据点的多项式值，调用MATLAB 的函数polyval。
例：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,’r*’,x,z,’b’)polyfit不能保证你每次都能得到最优解，math的答案是使用数值计算。
个人认为，对于这种非线性的曲线，尽量不要使用ployfit, ployfit多项式抑合适合线性方程！！用polyfit（）函数去拟合这么复杂的曲线不太合适，polyfit（）函数对于数据遵循多项式分布是比较好的，一般来说，利用polyfit（）函数拟合的阶数不要超过5阶。
如果是不需要得到拟合曲线的函数，只是把这些点利用一些光滑曲线连接，建议使用三次样条函数spline（）进行插值即可。
帮助：POL YFIT Fit polynomial to data.P = POL YFIT(X,Y,N) finds the coefficients of a polynomial P(X) ofdegree N that fits the data Y best in a least-squares sense. P is arow vector of length N+1 containing the polynomial coefficients indescending powers, P(1)*X^N + P(2)*X^(N-1) +...+ P(N)*X + P(N+1).[P,S] = POL YFIT(X,Y,N) returns the polynomial coefficients P and astructure S for use with POL YV AL to obtain error estimates forpredictions. S contains fields for the triangular factor (R) from a QRdecomposition of the Vandermonde matrix of X, the degrees of freedom(df), and the norm of the residuals (normr). If the data Y are random,an estimate of the covariance matrix of P is (Rinv*Rinv')*normr^2/df,where Rinv is the inverse of R.[P,S,MU] = POL YFIT(X,Y,N) finds the coefficients of a polynomial inXHAT = (X-MU(1))/MU(2) where MU(1) = MEAN(X) and MU(2) = STD(X). Thiscentering and scaling transformation improves the numerical propertiesof both the polynomial and the fitting algorithm.Warning messages result if N is >= length(X), if X has repeated, ornearly repeated, points, or if X might need centering and scaling.Class support for inputs X,Y:float: double, singlepolyfit.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 sense. P is a% row vector of length N+1 containing the polynomial coefficients in% descending powers, P(1)*X^N + P(2)*X^(N-1) +...+ P(N)*X + P(N+1).%% [P,S] = POLYFIT(X,Y,N) returns the polynomial coefficients P and a% structure S for use with POLYVAL to obtain error estimates for% predictions. S contains fields for the triangular factor (R) from a QR% decomposition of the Vandermonde matrix of X, the degrees of freedom % (df), and the norm of the residuals (normr). If the data Y are random,% an estimate of the covariance matrix of P is (Rinv*Rinv')*normr^2/df,% where Rinv is the inverse of R.%% [P,S,MU] = POLYFIT(X,Y,N) finds the coefficients of a polynomial in% XHAT = (X-MU(1))/MU(2) where MU(1) = MEAN(X) and MU(2) = STD(X). This% centering and scaling transformation improves the numerical properties % of both the polynomial and the fitting algorithm.%% Warning messages result if N is >= length(X), if X has repeated, or% nearly repeated, points, or if X might need centering and scaling.%% Class support for inputs X,Y:% float: double, single%% See also POLY, POLYVAL, ROOTS.% Copyright 1984-2004 The MathWorks, Inc.% $Revision: 5.17.4.5 $ $Date: 2004/07/05 17:01:37 $% The regression problem is formulated in matrix format as:%% y = V*p or%% 3 2% y = [x x x 1] [p3% p2% p1% p0]%% where the vector p contains the coefficients to be found. For a% 7th order polynomial, matrix V would be:%% V = [x.^7 x.^6 x.^5 x.^4 x.^3 x.^2 x ones(size(x))];if ~isequal(size(x),size(y))error('MATLAB:polyfit:XYSizeMismatch',...'X and Y vectors must be the same size.')endx = x(:);y = y(:);if nargout > 2mu = [mean(x); std(x)];x = (x - mu(1))/mu(2);end% Construct Vandermonde matrix.V(:,n+1) = ones(length(x),1,class(x));for j = n:-1:1V(:,j) = x.*V(:,j+1);end% Solve least squares problem.[Q,R] = qr(V,0);ws = warning('off','all');p = R\(Q'*y); % Same as p = V\y;warning(ws);if size(R,2) > size(R,1)warning('MATLAB:polyfit:PolyNotUnique', ...'Polynomial is not unique; degree >= number of data points.')elseif condest(R) > 1.0e10if nargout > 2warning('MATLAB:polyfit:RepeatedPoints', ...'Polynomial is badly conditioned. Remove repeated data points.') elsewarning('MATLAB:polyfit:RepeatedPointsOrRescale', ...['Polynomial is badly conditioned. Remove repeated datapoints\n' ...' or try centering and scaling as described in HELP POLYFIT.'])endendr = y - V*p;p = p.'; % Polynomial coefficients are row vectors by convention.% S is a structure containing three elements: the triangular factor from a% QR decomposition of the Vandermonde matrix, the degrees of freedom and % the norm of the residuals.S.R = R;S.df = length(y) - (n+1);S.normr = norm(r);。
matlab代码 曲线拟合
在MATLAB中，以下是一个基本的曲线拟合示例，使用多项式函数拟合数据：
matlab代码：
这个例子中，我们使用了polyfit函数来计算多项式拟合的系数，并用polyval函数来计算对应于给定x值的拟合y值。
然后，我们绘制了原始数据点和拟合曲线。
如果你想要使用交互式的曲线拟合工具，可以按照以下步骤操作：
1. 在MATLAB的主界面，点击顶部菜单栏的"Apps"（应用程序）。
2. 在弹出的窗口中，搜索并打开"Curve Fitting Tool"（曲线拟合工具）。
3. 在曲线拟合工具中，你可以导入或输入你的数据，选择拟合模型（包括多项式、指数、幂律等多种模型），并调整拟合参数。
4. 工具会自动进行拟合，并显示拟合结果和图形。
5. 如果需要，你可以将拟合的模型和参数保存到MATLAB工作区，以便在代码中使用。
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软件基本的曲线拟合函数命令
MATLAB软件基本的曲线拟合函数命令MATLAB是一款广泛应用于科研、工程和教学中的数学软件，其中最重要的用途之一就是曲线拟合。
曲线拟合依靠一些函数命令完成。
这些函数命令能够自动找到数据集中的模式，然后基于这些模式，计算出一条与数据集最拟合的曲线。
在MATLAB中，基本的曲线拟合函数命令有三种：1. polyfit（多项式拟合函数）polyfit函数用于对数据集进行多项式拟合。
此函数语法为：p = polyfit(x,y,n)其中x和y分别是数据集的两个向量，n是要拟合的多项式的次数。
函数返回一个n+1个元素的向量p，p中的元素按照多项式次数从高到低排列，如下所示：p = [an,an-1,…,a0]这条多项式可以通过MATLAB中的polyval函数进行计算得到，如下所示：fit函数是MATLAB中最通用的拟合函数之一，它可以适用于各种类型的拟合，包括多项式、指数、高斯和周期函数等。
此函数语法为：其中x和y分别是数据集的两个向量，expr是要拟合的函数表达式。
函数返回一个拟合模型对象f，该对象能够对任意输入值进行计算。
例如，可以使用fit函数拟合一个二次函数，表达式为y=a*x^2+b*x+c，如下所示：3. lsqcurvefit（非线性曲线拟合函数）lsqcurvefit函数用于对非线性方程进行拟合。
此函数可以将一个自定义的函数作为输入，并根据输入的函数和数据集，找到与数据集最拟合的曲线。
此函数语法为：x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)其中fun是拟合函数的句柄，x0是拟合参数的初始值，xdata和ydata是数据集。
函数返回拟合参数x，这些参数能够使拟合函数最适合数据集。
例如，可以使用lsqcurvefit 函数拟合一个非线性方程，例如：fun = @(x,xdata)x(1)*exp(-x(2)*xdata);x0 = [1,1];x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)这些基本的曲线拟合函数命令可以用来处理各种类型的数据集。
matlab指数函数曲线拟合
matlab指数函数曲线拟合在MATLAB中，可以使用曲线拟合工具箱（Curve Fitting Toolbox）来进行指数函数曲线的拟合。
以下是一个简单的示例，演示如何使用MATLAB进行指数函数曲线的拟合。
假设我们有一组数据点（x，y），其中y是关于x的指数函数，即y=aexp(bx)。
首先，需要安装和配置MATLAB的Curve Fitting Toolbox。
然后，可以按照以下步骤进行指数函数曲线的拟合：1、导入数据假设数据存储在一个名为data.txt的文本文件中，每行包含一对x和y值。
在MATLAB中，可以使用以下命令将数据导入到工作区：data = importdata('data.txt');x = data(:,1);y = data(:,2);2、定义拟合函数在MATLAB中，可以使用fit函数来拟合数据。
首先，需要定义一个拟合函数，该函数将接受一个x值并返回一个y值。
在本例中，我们将使用一个指数函数作为拟合函数：expfun = @(b,x)(b(1)*exp(b(2)*x));3、拟合数据使用fit函数来拟合数据。
在本例中，我们需要指定拟合函数、x值和y值，以及初始参数估计值。
这里假设初始参数估计值为[1, 0.5]。
b0 = [1, 0.5];expfit = fit(x', y', expfun, b0);4、显示拟合结果使用plot函数来显示原始数据点和拟合曲线。
plot(x, y, 'o', x', expfit(x'), '-');legend('Data', 'Exponential fit');以上是一个简单的示例，演示如何使用MATLAB进行指数函数曲线的拟合。
在实际应用中，可能需要根据具体的数据和问题来调整参数估计值和拟合函数。
matlab拟合函数教程,MATLAB曲线拟合工具cftool使用实例教程
matlab拟合函数教程,MATLAB曲线拟合⼯具cftool使⽤实例教程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 MatlabR2007b 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>> x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475]；>> y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]；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“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中拟合曲线的算法
一、引言在科学和工程领域中，拟合曲线是一种重要的数学工具，它用于寻找一条曲线，使得该曲线最好地描述已知的数据点或者模拟实验结果。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，拥有丰富的拟合曲线的算法和工具。
本文将介绍MATLAB中拟合曲线的算法，包括常见的线性拟合、多项式拟合、非线性拟合等。
二、线性拟合1. 线性拟合是指采用线性方程来拟合已知数据点的方法。
在MATLAB 中，可以使用polyfit函数来实现线性拟合。
该函数的基本语法如下： p = polyfit(x, y, n)，其中x和y分别代表已知数据点的横坐标和纵坐标，n代表拟合多项式的阶数。
函数返回一个长度为n+1的向量p，其中p(1)、p(2)分别代表拟合多项式的系数。
2. 通过polyfit函数可以实现对数据点的线性拟合，得到拟合曲线的系数，并且可以使用polyval函数来计算拟合曲线在指定点的取值。
该函数的基本语法如下：yfit = polyval(p, x)，其中p代表拟合曲线的系数向量，x代表待求取值的点，yfit代表拟合曲线在该点的取值。
三、多项式拟合1. 多项式拟合是指采用多项式方程来拟合已知数据点的方法。
在MATLAB中，可以使用polyfit函数来实现多项式拟合，和线性拟合类似。
不同之处在于，可以通过调整多项式的阶数来适应不同的数据特性。
2. 除了使用polyfit函数进行多项式拟合外，MATLAB还提供了Polytool工具箱，它是一个方便的图形用户界面，可以用于拟合已知数据点并可视化拟合曲线。
使用Polytool工具箱，用户可以直观地调整多项式的阶数和观察拟合效果，非常适合初学者和快速验证拟合效果。
四、非线性拟合1. 非线性拟合是指采用非线性方程来拟合已知数据点的方法。
MATLAB中提供了curvefitting工具箱，其中包含了众多非线性拟合的工具和算法，例如最小二乘法、最大似然法、拟合优度计算等。
通过该工具箱，用户可以方便地进行各种复杂数据的非线性拟合。
MATLAB软件基本的曲线拟合函数命令
MATLAB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(y,X)[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X,alpha)说明：b=[ε;β]，regress(y,X)返回X与y的最小二乘拟合的参数值β、ε，y=ε+βX。
β是p´1的参数向量；ε是服从标准正态分布的随机干扰的n´1的向量；y为n´1的向量；X为n´p矩阵。
bint返回β的95%的置信区间。
r中为形状残差，rint中返回每一个残差的95%置信区间。
Stats向量包含R2统计量、回归的F值和p值。
例：x=[ones(10,1) (1:10)'];y=x*[10;1]+normrnd(0,0.1,10,1);[b,bint]=regress(y,x,0.05)结果得回归方程为：y=9.9213+1.0143x2.多项式曲线拟合函数：polyfit()调用格式： p = polyfit(x,y,n)[p,s] = polyfit(x,y,n)说明：n：多项式的最高阶数；x，y：将要拟合的数据，用数组的方式输入；p：为输出参数，即拟合多项式的系数；多项式在x处的值y可用下面程序计算：y=polyval(p,x)例：x=1:20;y=x+3*sin(x);p=polyfit(x,y,6)xi=linspace(1,20,100);z=polyval(p,xi); % 多项式求值函数plot(x,y,'o',xi,z,'k:',x,y,'b')legend('原始数据','6阶曲线')3.一般的曲线拟合：curvefit()调用格式： p=curvefit(‘Fun’,p0,x,y)说明：Fun：表示函数Fun(p,data)的M函数文件；x，y：将要拟合的数据，用数组的方式输入；p0：表示函数待拟合参数的初值；4.自定义函数拟合：nlinfit()调用格式：[beta,r,J]=nlinfit(x,y,’fun’,beta0)说明： beta：返回函数'fun'中的待定常数；r: 表示残差；J: 表示雅可比矩阵。
matlabcftool拟合曲线并得到方程
matlabcftool是一个用于拟合曲线并得到方程的MATLAB函数。
使用此函数时，你需要首先准备一组数据点，这些点将作为拟合曲线的基础。
然后，你可以使用matlabcftool函数进行拟合，该函数可以提供多种拟合方法供选择，例如多项式拟合、非线性拟合等。
你可以根据数据的特点以及自己的需要来选择拟合方法。
首先，打开MATLAB，并在指令窗口中输入"matlabcftool"。
然后，从弹出的窗口中选择"Data Fit"选项，并选择要拟合的数据点。
接下来，在拟合窗口中，可以看到多种拟合方法可供选择。
你可以选择多项式拟合（Polynomial Fit），或者非线性拟合（Nonlinear Fit）等方法。
在拟合过程中，matlabcftool函数会提供详细的拟合结果和模型参数。
一旦拟合完成，你可以选择“Edit Equation”来查看拟合得到的方程。
此方程就是通过对数据点进行拟合得到的，表示了数据点之间的关系。
该方程可以用来预测新的数据点，或者根据实际需求进行曲线拟合。
总的来说，matlabcftool是一个非常实用的函数，它可以帮助你快速、方便地拟合曲线并得到方程。
通过使用此函数，你可以根据实际需求选择合适的拟合方法，并得到精确的拟合结果。
matlab拟合命令
matlab拟合命令Matlab是一种非常流行的科学计算软件，它可以用来进行各种数学计算、数据分析和可视化等操作。
其中，拟合命令是Matlab中非常重要的一个功能，它可以帮助我们对数据进行拟合，得到一个符合实际情况的模型。
本文将详细介绍Matlab中的拟合命令。
一、Matlab中的拟合命令简介在Matlab中，有多种拟合命令可供选择，包括polyfit、fit、cftool 等。
这些命令都可以用来对数据进行拟合，但具体使用方法和适用范围略有不同。
1. polyfit命令polyfit是Matlab中最简单和最基础的拟合命令之一。
它可以用来对一组数据进行多项式拟合，并返回多项式系数。
其基本语法如下：p = polyfit(x, y, n)其中x和y分别是待拟合数据的自变量和因变量数组，n表示要进行多项式拟合的次数。
2. fit命令fit命令比polyfit更加灵活和强大，它可以用来对各种类型的函数进行非线性拟合，并返回最优参数值。
其基本语法如下：f = fit(x, y, model)其中x和y同样表示待拟合数据的自变量和因变量数组，model表示要拟合的函数模型，可以是Matlab内置的函数模型，也可以是自定义的函数模型。
3. cftool命令cftool是Matlab中一个交互式工具箱，它可以用来进行各种类型的拟合，并可视化显示拟合结果。
使用cftool命令时，用户需要先打开cftool工具箱界面，在界面中选择要进行拟合的数据和函数模型，并设置相应参数。
最后点击“fit”按钮即可得到拟合结果。
二、多项式拟合多项式拟合是最基本的数据拟合方法之一，在Matlab中可以使用polyfit命令进行多项式拟合。
其基本思路是通过一条多项式曲线来逼近原始数据点，使得曲线与原始数据点之间的误差最小。
1. 一次多项式拟合一次多项式拟合即为线性拟合，在Matlab中可以使用polyfit命令进行。
其基本语法如下：p = polyfit(x, y, 1)其中x和y分别为待拟合数据的自变量和因变量数组，1表示进行一次多项式（即直线）拟合。
用MATLAB作曲线拟合
2. lsqnonlin 已知数据点： 已知数据点： xdata=（xdata1，xdata2，…，xdatan） ydata=（ydata1，ydata2，…，ydatan） lsqnonlin用以求含参量x（向量）的向量值函数 用以求含参量x 向量） 用以求含参量 f(x)=(f (x),…,f f(x)=(f1(x),f2(x), ,fn(x))T
T 2 2
中的参量x 中的参量x，使得
2
f ( x) f ( x) = f1 ( x) + f 2 ( x) + ⋯ + f n ( x)
最小。 最小。 其中 fi（x）=f（x，xdatai，ydatai） ） （ ， =F(x,xdatai)-ydatai
输入格式为： 输入格式为： 1） x=lsqnonlin（‘fun’，x0）； 2） x= lsqnonlin （‘fun’，x0，options）； 3） x= lsqnonlin （‘fun’，x0，options，‘grad’）； 4） [x，options]= lsqnonlin （‘fun’，x0，…）； 5） [x，options，funval]= lsqnonlin （‘fun’， 说明：x= ， ， ）； x0，…）； lsqnonlin （‘fun’，x0，options）； fun是一个事先建立的 是一个事先建立的 定义函数f(x)的M-文件， 文件， 定义函数 的 文件 自变量为x 自变量为 选项见无 迭代初值 约束优化
n 2 i i
∑ ( F ( x, xdata ) − ydata )
i =1
最小
输入格式为: 输入格式为: (1) x = lsqcurvefit (‘fun’,x0,xdata,ydata); (2) x =lsqcurvefit (‘fun’,x0,xdata,ydata,options); (3) x = lsqcurvefit (‘fun’,x0,xdata,ydata,options,’grad’); (4) [x, options] = lsqcurvefit (‘fun’,x0,xdata,ydata,…); (5) [x, options,funval] = lsqcurvefit (‘fun’,x0,xdata,ydata,…); (6) [x, options,funval, Jacob] = lsqcurvefit (‘fun’,x0,xdata,ydata,…); 说明：x = lsqcurvefit (‘fun’,x0,xdata,ydata,options); fun是一个事先建立的 是一个事先建立的 定义函数F(x,xdata) 的 定义函数 M-文件 自变量为 和 文件 文件 自变量为x和 xdata 选项见无 迭代初值 已知数据点 约束优化
最新matlab曲线拟合方法大全
.y=polyval(p,x,[],mu)
用x=(x-u1)/u2代替x，其中mu是一个 二维向量[u1,u2], u1=mean(x),u2=std(x),通过这 样处理数据，使数据合理化。
[y,delta]=polyval(p,x,s) [y,delta]=polyval(p,x,s,mu) 产生置信区间y±delta。如果误差结果服从 标准正态分布，则实测数据落在y±delta区 间内的概率至少为50%。
[p,s,mu]=polyfit(x,y,n)
返回多项式的系数，mu是一个二维向量 [u1,u2],u1=mean(x),u2=std(x),对 数据进行预处理
x=(x-u1)/u2
(2)Polyval函数 利用该函数进行多项式曲线拟合评价
y=polyval(p,x) 返回n阶多项式在x处的值，x可以是一个矩 阵或者是一个向量，向量p是n+1个以降序 排列的多项式的系数。
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>> a=polyfit(x,y,2) a=
-0.2003 8.9782 -72.2150 >> poly2str(a,'x') ans =
-0.20031 x^2 + 8.9782 x 72.215 >> x1=17:0.1:29; >> y1=0.20031*x1.^2+8.9782*x172.215; >> hold on;plot(x1,y1,'b')
25合的数据smooth平滑响应数据平滑响应数据confint计算拟合系数估计值的置信区间边界计算拟合系数估计值的置信区间边界differentiate对于拟合结果求微分对于拟合结果求微分integrate对于拟合结果求积分对于拟合结果求积分predint对于新的观察量计算预测区间的边界对于新的观察量计算预测区间的边界datastates返回数据的描述统计量返回数据的描述统计量feval估计一个拟合结果结果或拟合类型估计一个拟合结果结果或拟合类型plot画出数据点拟合线预测区间异画出数据点拟合线预测区间异常值点和残差常值点和残差2
matlab曲线拟合-langyuewu的专栏-CSDN博客
matlab曲线拟合-langyuewu的专栏-CSDN博客matlab曲线拟合收藏MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令．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可用下面程序计算．y=polyval(a,x)一般的曲线拟合：p=curvefit(‘Fun’,p0,xdata,ydata)其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件，p0表示函数的初值．curvefit()命令的求解问题形式是若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算．例如已知函数形式，并且已知数据点要确定四个未知参数a，b，c，d．使用curvefit命令，数据输入；初值输；并且建立函数的M文件（Fun．m）．若定义，则输出又如引例的求解，MATLAB程序：t=[l：16]；％数据输人y=[ 4 6．4 8 8．4 9．28 9．5 9．7 9．86 10．2 10．32 10．42 10．5 10．55 10．58 10．6] ；plot(t,y,’o’)％画散点图p=polyfit(t,y,2) (二次多项式拟合）计算结果：p=-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多项式的系数由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数对函数的精度如何检测呢？仍然以图形来检测，将散点与拟合曲线画在一个画面上．参见图5.3．由此看见上述曲线拟合是比较吻合的。
*************************************************************** *******做：以同样的数据，若假定拟合曲线为，试将该拟合曲线与上述的拟合曲线进行比较，精度如何？注意：曲线拟合与曲线插值有什么区别？*************************************************************** *****MATLAB程序其中，标有‘+’的是已知数据点，连接数据点的实线是线性插值函数曲线，光滑的函数曲线是最佳拟合曲线。
在Matlab中进行数据拟合与曲线拟合的基本方法
在Matlab中进行数据拟合与曲线拟合的基本方法数据拟合是一种通过数学函数描述和预测现有数据集的方法，而曲线拟合则是一种特定形式的数据拟合。
在实际应用中，数据拟合和曲线拟合广泛用于物理学、工程学、经济学等领域。
而Matlab是一个功能强大的数学计算软件，其中有许多用于数据拟合和曲线拟合的工具和函数。
一、数据拟合的基本方法1. 线性拟合线性拟合是最简单的数据拟合方法之一。
在Matlab中，可以使用polyfit函数进行线性拟合。
假设我们有一组数据点，可以使用polyfit函数拟合出一个一次多项式（直线），该多项式可以最小化与实际数据之间的距离。
2. 多项式拟合多项式拟合是数据拟合中常用的方法之一。
可以使用polyfit函数进行多项式拟合。
该函数可以拟合出一个n次多项式，n为用户设定的拟合阶数。
3. 曲线拟合曲线拟合是更一般的数据拟合方法。
它可以拟合各种形式的曲线，包括指数、对数等。
Matlab中提供了curvefit函数用于曲线拟合。
该函数可以使用非线性最小二乘法拟合各种形式的曲线。
二、曲线拟合的基本方法1. 直线拟合直线拟合是曲线拟合中最简单的方法之一。
在Matlab中，可以使用polyfit函数进行直线拟合。
和数据拟合中的线性拟合类似，直线拟合也可以求出最小二乘拟合的直线方程。
2. 非线性拟合非线性拟合可以拟合各种复杂的曲线。
在Matlab中，可以使用fit函数进行非线性拟合。
该函数可以拟合任意的自定义模型。
3. 傅里叶拟合傅里叶拟合是一种将信号分解为一系列基本谐波的方法，并根据基本谐波的振幅和相位进行拟合的方法。
在Matlab中，可以使用fft函数进行傅里叶拟合。
三、实例演示下面通过一个实例演示在Matlab中进行数据拟合与曲线拟合的基本方法。
假设我们有一组实际测量的温度数据，并希望拟合出一个合适的曲线来描述这组数据。
1. 首先，我们可以将实际数据点绘制在图上，以便观察数据的分布和趋势。
2. 接下来，我们可以使用polyfit函数进行线性拟合，拟合出一个最小二乘拟合的直线方程。
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MATLAB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(y,X)[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X,alpha)说明：b=[ε; β]，regress(y,X)返回X与y的最小二乘拟合的参数值β、ε，y=ε+βX。
β是p´1的参数向量；ε是服从标准正态分布的随机干扰的n´1的向量；y为n´1的向量；X为n´p矩阵。
bint返回β的95%的置信区间。
r中为形状残差，rint中返回每一个残差的95%置信区间。
Stats向量包含R2统计量、回归的F值和p值。
例：x=[ones(10,1) (1:10)'];y=x*[10;1]+normrnd(0,0.1,10,1);[b,bint]=regress(y,x,0.05)结果得回归方程为：y=9.9213+1.0143x2.多项式曲线拟合函数：polyfit()调用格式： p = polyfit(x,y,n)[p,s] = polyfit(x,y,n)说明：n：多项式的最高阶数；x，y：将要拟合的数据，用数组的方式输入；p：为输出参数，即拟合多项式的系数；多项式在x处的值y可用下面程序计算：y=polyval(p,x)例：x=1:20;y=x+3*sin(x);p=polyfit(x,y,6)xi=linspace(1,20,100);z=polyval(p,xi); % 多项式求值函数plot(x,y,'o',xi,z,'k:',x,y,'b')legend('原始数据','6阶曲线')3.一般的曲线拟合：curvefit()调用格式：p=curvefit(‘Fun’,p0,x,y)说明：Fun：表示函数Fun(p,data)的M函数文件；x，y：将要拟合的数据，用数组的方式输入；p0：表示函数待拟合参数的初值；4.自定义函数拟合：nlinfit()调用格式：[beta,r,J]=nlinfit(x,y,’fun’,beta0)说明： beta：返回函数'fun'中的待定常数；r: 表示残差；J: 表示雅可比矩阵。
x,y: 要拟合的数据；fun：自定义函数；beta0：待定常数初值；例：化工生产中获得的氯气的级分y随生产时间x下降，假定在x≥8时，y与x之间有非线性模型：现收集了44组数据，利用该数据通过拟合确定非线性模型中的待定常数。
x y x y x y8 0.49 16 0.43 28 0.418 0.49 18 0.46 28 0.4010 0.48 18 0.45 30 0.4010 0.47 20 0.42 30 0.4010 0.48 20 0.42 30 0.3810 0.47 20 0.43 32 0.4112 0.46 20 0.41 32 0.4012 0.46 22 0.41 34 0.4012 0.45 22 0.40 36 0.4112 0.43 24 0.42 36 0.3614 0.45 24 0.40 38 0.4014 0.43 24 0.40 38 0.4014 0.43 26 0.41 40 0.3616 0.44 26 0.40 42 0.3916 0.43 26 0.41首先，定义非线性函数的m文件：fff6.mfunction yy=model(beta0,x)a=beta0(1);b=beta0(2);yy=a+(0.49-a)*exp(-b*(x-8));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 14.00 14.00...16.00 16.00 16.00 18.00 18.00 20.00 20.00 20.00 20.00 22.00 22.00 24.00...24.00 24.00 26.00 26.00 26.00 28.00 28.00 30.00 30.00 30.00 32.00 32.00...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 0.43 0.44 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 0.40 0.41 0.41...0.40 0.40 0.40 0.38 0.41 0.40 0.40 0.41 0.38 0.40 0.40 0.39 0.39]';beta0=[0.30 0.02];betafit = nlinfit(x,y,'sta67_1m',beta0)结果：betafit =0.3896 0.1011即：a=0.3896 ，b=0.1011 拟合函数为：4.多元非线性拟合：（1）.nlinfit()调用格式：[beta,r,J]=nlinfit(X,Y,'fun',beta0)说明： beta：返回函数'fun'中的待定常数；r: 表示残差；J: 表示雅可比矩阵。
X,Y: 要拟合的多元数据矩阵；fun：自定义函数；beta0：待定常数初值；例：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-04,1.91E-04,1.02E-03,2.83E-03,9.52E-05,3.77E-04,2.70E-04,1.87E-04,3.98E-04,4.04E-04,4.02E-04 ]';beta0 = [0.1 0.1 1 1];myfun =@(a,x)4030.0./pi./4.2./(a(1).*x(:,1).^a(2).*a(3).*x(:,1).^a(4)).*exp(-(x(:,2).^ 2./2./(a(1).*x(:,1).^a(2)).^2+30.0.^2./2./(a(3).*x(:,1).^a(4)).^2));[a,b,c,d,res] = nlinfit(x,y,myfun,beta0);a,resplot3(x1,x2,y,'o',x1,x2,myfun(a,x))% 值的选取没有定法，与实际问题的模型有关。
（2）.regress()线性的不行，用二次函数。
format longA=[...0.2 13.6 8503 251 27.47.7 9.9 3658 314 13.95.8 10.8 7307 433 26.87.70 9.70 6717 257 23.87.5 9.8 7609 280 21.75.6 11.3 4271 533 14.66.27.6 52169 48 2253.23 9.16 16516 80 44.10.33 11.3 17366 85 54.10.14 9.5 14245 91 56.65.5 9.7 18184 3 31.62.3 8.9 33612 250 114.93.34.6 73927 5 1661.9 9.7 32175 150 107.50.6 9.9 33088 242 142.30.22 11.7 18620 567 60.41.88 11.76 27885 267 71.62.78 10.9 21780 76 58.7]x=A(:,1:4),Y=A(:,5)x11=x(:,1).*x(:,1);x12=x(:,1).*x(:,2);x13=x(:,1).*x(:,3);x14=x(:,1).*x(:,4);x22=x(:,2).*x(:,2);x23=x(:,2).*x(:,3);x24=x(:,2).*x(:,4);x33=x(:,3).*x(:,3);x34=x(:,3).*x(:,4);x44=x(:,4).*x(:,4);X=[x(:,:),x11,x12,x13,x14,x22,x23,x24,x33,x34,x44][B,BINT,R] = REGRESS(Y,[ones(length(Y),1),X])B就是系数，R就是预测值与实际值的差值。
（3）.lsqcurvefit()clearclcx = [40 50 60 70 80 90 100 110 120 135 150]; y = [0.0096 0.0145 0.0194 0.0348 0.0501 0.07510.1000 0.1497 0.1993 0.2496 0.2999];z = [0.2400 0.2865 0.3330 0.3600 0.3870 0.40100.4150 0.4390 0.4630 0.4875 0.5120];X0 = [1 1 1 1 1 1];% 只要这样写就可以了f=@(p,x)( p(1) + p(2)*x(1,:) + p(3)*x(2,:) + p(4)*x(1,:).^2 + p(5)*x(1,:).*x(2,:) + p(6)*x(2,:).^2);p=lsqcurvefit(f,X0,[x;y],z);5.稳健回归函数：robust()稳健回归是指此回归方法相对于其他回归方法而言，受异常值的影响较小。
调用格式： b = robustfit(x,y)[b,stats] = robustfit(x,y)[b,stats] = robustfit(x,y,’wfun’,tune,’const’)说明：b：系数估计向量；stats：各种参数估计；wfun：指定一个加权函数；tune：为调协常数；const：值为’on’(默认值)时添加一个常数项，为’off ’时忽略常数项。