matlab数据拟合,有图有例子,一看就会
用MATLAB进行数据拟合
决策树拟合
01
决策树是一种监督学习算法，通过递归地将数据集划分为若干个子集来构建树 状结构。每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可 能的属性值，每个叶子节点决策树在数据拟合方面通常用于分类问题，但也可以用于回归分析。通过剪枝 技术可以控制模型的复杂度并提高泛化能力。
多项式拟合
总结词
多项式拟合适用于描述具有复杂非线性关系 的数据，可以通过多项式函数来逼近数据点 。
详细描述
多项式拟合通过最小二乘法或其他优化算法 ，找到最佳的多项式参数，使得数据点与多 项式函数之间的误差平方和最小。常用的多 项式函数形式有多项式方程或样条插值等。
05
高级数据拟合方法
支持向量机拟合
数据来源与收集
文件
如CSV、Excel、TXT等。
API
如Google Analytics、Twitter API等。
数据来源与收集
数据收集
使用数据抓取工具从网页 上抓取数据。
使用SQL查询从数据库中 提取数据。
使用API调用从第三方服 务获取数据。
数据清洗与整理
数据清洗 删除重复记录。
填充缺失值。
多元线性拟合
总结词
多元线性拟合适用于多个自变量和一个因变量的线性关系。
详细描述
多元线性拟合通过最小二乘法原理，找到一个平面，使得所有数据点到这个平面的垂直距离之和最小 。在Matlab中，可以使用`fitlm`函数进行多元线性拟合。
线性回归分析
总结词
线性回归分析是一种统计方法，用于研 究因变量和自变量之间的线性关系。
04
特征提取
从原始数据中提取出与目标变量相关的特 征。
05
06
Matlab数据拟合实用教程
Matlab数据拟合实用教程图形的基本属性图形的其他属性上机练习用Matlab进行数据拟合1.多项式曲线拟合:polyfit.p=polyfit(某,y,m)其中,某,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.y0=polyval(p,某0)可求得多项式在某0处的值y0.例1已知观测数据点如表所示某00.10.20.30.40.50.60.70.80.91y-0.4471.9783.286.167.087.347.669.569.489.311.2分别用3次和6次多项式曲线拟合这些数据点.编写Matlab程序如下:某=0:0.1:1;y=[-0.447,1.978,3.28,6.16,7.08,7.34,7.66,9.56,9.48,9.3,11.2];plot(某,y,‘k.’,‘markerize’,25);%绘制某-y曲线图，标记大小设置为25a 某i([01.3-216]);%坐标轴范围某:0到1.3;y:-2到16p3=polyfit(某,y,3);p6=polyfit(某,y,6);某=0:0.1:1;y=[-0.447,1.978,3.28,6.16,7.08,7.34,7.66,9.56,9.48,9.3,11.2];plot(某,y,'k.','markerize',25);a某i([01.3-216]);p3=polyfit(某,y,3);p6=polyfit(某,y,6);t=0:0.1:1.2;=polyval (p3,t);%根据拟合曲线计算数值1=polyval(p6,t)holdonplot(t,,'r-','linewidth',2)%绘制拟合后曲线2次plot(t,1,'b--','linewidth',2)grid%打开网格例2用切削机床进行金属品加工时,为了适当地调整机床,需要测定刀具的磨损速度.在一定的时间测量刀具的厚度,得数据如表所示:切削时间t/h012345678刀具厚度y/cm30.029.128.428.128.027.727.527.227.0切削时间t/h910111213141516刀具厚度y/cm26.826.526.326.125.725.324.824.0解:描出散点图,在命令窗口输入:t=[0:1:16];y=[30.0,29.1,28.4,28.1,28.0,27.7,27.5,27.2,27.0,26 .8,26.5,26.3,26.1,25.7,25.3,24.8,24.0];plot(t,y,'某');解:描出散点图,在命令窗口输入:t=[0:1:16]y=[30.029.128.428.128.027.727.527.227.026.826.526.3 26.125.725.324.824.0]plot(t,y,'某')a=polyfit(t,y,1)a=-0.301229.3804holdony1=-0.3012某t+29.3804plot(t,y1),holdoff例2用切削机床进行金属品加工时,为了适当地调整机床,需要测定刀具的磨损速度.在一定的时间测量刀具的厚度,得数据如表所示:切削时间t/h012345678刀具厚度y/cm30.029.128.428.128.027.727.527.227.0切削时间t/h910111213141516刀具厚度y/cm26.826.526.326.125.725.324.824.0拟合曲线为:y=-0.3012t+29.3804例3一个15.4cm某30.48cm的混凝土柱在加压实验中的应力-应变关系测试点的数据如表所示/N/m21.555001062.472.933.032.89100010615001062000106237510631.9531031.5171031.21910//N/m23.1031032.465103已知应力-应变关系可以用一条指数曲线来描述,即假设k1ek2式中,表示应力,单位是N/m2;表示应变.已知应力-应变关系可以用一条指数曲线来描述,即假设k1ek2式中,表示应力,单位是N/m2;表示应变.解选取指数函数作拟合时,在拟合前需作变量代换,化为k1,k2的线性函数.于是,lnlnk1k2令zln,a0k2,a1lnk1即za0a1。
用MATLAB进行数据拟合
k1 e k2
式中, 表示应力, 单位是 N/m2; 表示应变.
已知应力-应变关系可以用一条指数曲线来描述, 即假设
k1 e k2
式中, 表示应力, 单位是 N/m2; 表示应变.
解 选取指数函数作拟合时, 在拟合前需作变量代换,
化为 k1, k2 的线性函数.
于是,
ln
ln k1 k2
y
+
+
+
+
+ (xi +i,yi)
+
+
y=f(x) +
x i 为点（xi,yi) 与曲线 y=f(x) 的距离
拟合与插值的关系
问题：给定一批数据点，需确定满足特定要求的曲线或曲面 解决方案： •若要求所求曲线（面）通过所给所有数据点，就是插值问题； •若不要求曲线（面）通过所有数据点，而是要求它反映对象 整体的变化趋势，这就是数据拟合，又称曲线拟合或曲面拟合。
线性最小二乘法的求解：预备知识
超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组
r11a1
r12a2
r1m am
y1
(n m)
rn1a1 rn2a2 rnmam yn
即 Ra=y
r11 r12 r1m
a1
y1
其中 R
,
a
,
y
rn1 rn2 rnm
am
yn
超定方程一般是不存在解的矛盾方程组。
函数插值与曲线拟合都是要根据一组数据构造一个函数作 为近似，由于近似的要求不同，二者的数学方法上是完全不同 的。
实例：下面数据是某次实验所得，希望得到X和 f之间的关系？
x1 2 4
使用matlab进行数据拟合-PPT文档资料
同学手里有很多的数据，知道需要拟合的公 式，但是要求出公式的每个系数，于是把 数据给我求帮忙。如果用手算自然是费力 费时。这时matlab将为我们提供强大的计算 功能，俗话说，授人以鱼不如授人以渔， 在帮他处理完数据后，便给他写下了这个 ppt。也希望能帮上其他需要的朋友。下面 就是基于matla2019版本的方法。其他版本 大同小异。
• 打开matlab，进入主页面，如下页所示。在 中间编辑框内输入你所要拟合的数据，分 别为每组数据取一个名字，如下图x1,y1， x2,y2等。
• 从左下角，开始处点击，如下图。找到拟 合工具箱。
出现工具箱界面
点击data按键
然后分别在x data，y data 后选择要输入的数组变量， 如图。然后点击create data set 按键。点击close按键。
• 回到fitting界面（第10页），点击apply按键， 出现结果到工具箱界面（第七页图）。点击fitting 按键。进入fitting界面，如下图。
点击new fit，进入下页图像界面
在data set中选择要拟合的数据对，在type of fit 栏选择 custom equations，（如图）。
然后点击new按键
选择general equations 顶部选项卡，输入要拟合的公式。如下图 （记得输入符号，+，-，*，/，^等符号），点击ok。
matlab拟合数据例题
matlab拟合数据例题
当我们需要在Matlab中拟合数据时，通常会使用curve
fitting工具箱中的函数。
这个工具箱提供了多种方法来拟合数据，包括线性回归、多项式拟合、指数拟合、对数拟合等。
下面我将以
一个简单的例子来说明如何在Matlab中拟合数据。
假设我们有一组x和y的数据，我们想要找到一个最佳拟合曲
线来描述它们之间的关系。
首先，我们需要将数据导入Matlab中，
然后使用curve fitting工具箱中的fit函数来进行拟合。
假设我
们的数据如下：
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 3, 5, 7, 11];
接下来，我们可以使用fit函数来进行拟合，比如进行线性拟合：
f = fit(x', y', 'poly1');
这里，'poly1'表示我们要进行一次多项式拟合。
然后，我们可以使用plot函数将原始数据和拟合曲线可视化出来：
plot(f, x, y);
这样就可以看到拟合曲线和原始数据的关系了。
除了线性拟合之外，还可以使用不同的方法来拟合数据，比如多项式拟合、指数拟合等。
只需要将'poly1'替换为其他方法的名称即可。
总的来说，在Matlab中进行数据拟合需要用到curve fitting 工具箱中的函数，通过选择合适的拟合方法和参数，可以找到最佳拟合曲线来描述数据之间的关系。
希望这个简单的例子可以帮助你更好地理解在Matlab中进行数据拟合的方法。
MATLAB中简单的数据拟合方法与应用实例①
MATLAB中简单的数据拟合方法与应用实例仅供努力学习matlab的同学们参考参考,查阅了M多资料,总结了以下方法按步骤做能够基本学会matlab曲线拟合的1.1数据拟合方法1.1.1多项式拟合1.多项式拟合命令polyfit(X,Y,N):多项式拟合，返回降幂排列的多项式系数。
Polyval(P,xi):计算多项式的值。
其中,X,Y是数据点的值；N是拟合的最高次幂；P是返回的多项式系数；xi是要求的横坐标拟合命令如下：x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];P=polyfit(x,y,3);xi=0:.2:10;yi=polyval(P,xi);plot(xi,yi,x,y,'r*');拟合曲线与原始数据如图1-1图1-12图形窗口的多项式拟合1）先画出数据点如图1-2x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];plot(x,y,'r*');图1-22）在图形窗口单击Tools—Basic Fitting,如图1-3勾选.图1-3图1-3右方分别是线性、二阶、三阶对数据进行多项式拟合。
下面的柱状图显示残差，可以看出,三阶多项式的拟合效果是最好的。
1.1.2指定函数拟合已知M组数据点和对应的函数形式f t （t）=acos(kt)eXY编写M文件：syms tx=[0;0.4;1.2;2;2.8;3.6;4.4;5.2;6;7.2;8;9.2;10.4;11.6;12.4;13.6;14.4;15];y=[1;0.85;0.29;-0.27;-0.53;-0.4;-0.12;0.17;0.28;0.15;-0.03;-0.15;-0.071;0.059;0.08;0.032;-0.015;-0.02];f=fittype('a*cos(k*t)*exp(w*t)','independent','t','coefficients',{'a','k','w'});cfun=fit(x,y,f)xi=0:.1:20;yi=cfun(xi);plot(x,y,'r*',xi,yi,'b-');图1-4运行程序,在命令窗口可达到以下运行结果，图像如图1-4Warning: Start point not provided, choosing random start point.> In fit>handlewarn at 715In fit at 315In Untitled2 at 5cfun =General model:cfun(t) = a*cos(k*t)*exp(w*t)Coefficients (with 95% confidence bounds):a = 0.9987 ( 0.9835, 1.014)k = 1.001 (0.9958, 1.006)w = -0.2066 (-0.2131, -0.2002)从结果可以看出,拟合的曲线为：(0.2066) ()0.9987cos(1.001)*tf t t e-=。
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。
如何在Matlab中进行数据拟合
如何在Matlab中进行数据拟合数据拟合是数据分析和建模中的一个重要环节，它可以帮助我们找到一个数学函数或模型来描述一组观测数据的变化规律。
在Matlab中，有多种方法和工具可以用来进行数据拟合，本文将介绍其中几种常用的方法和技巧。
一、线性回归线性回归是最简单和常见的数据拟合方法之一。
在Matlab中，我们可以使用polyfit函数来实现线性回归。
该函数基于最小二乘法，可以拟合一个给定度数的多项式曲线到一组数据点上。
假设我们有一组观测数据的x和y坐标，我们可以使用polyfit函数拟合一个一次多项式来获得最佳拟合曲线的系数。
代码示例如下：```x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [1, 3, 5, 7, 9];p = polyfit(x, y, 1); % 一次多项式拟合```拟合得到的系数p是一个向量，其中p(1)表示一次项的系数，p(2)表示常数项的系数。
通过这些系数，我们可以得到一次多项式的表达式。
用polyval函数可以方便地计算在指定x值处的拟合曲线上的y值。
代码示例如下：```x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [1, 3, 5, 7, 9];p = polyfit(x, y, 1);x_new = 6;y_new = polyval(p, x_new); % 在x_new处的预测值```二、非线性回归除了线性回归，我们还经常遇到需要拟合非线性数据的情况。
Matlab提供了curve fitting toolbox（曲线拟合工具箱），其中包含了很多用于非线性数据拟合的函数和工具。
在使用曲线拟合工具箱之前，我们需要先将需要拟合的非线性函数进行参数化。
常见的方法包括使用指数函数、对数函数、正弦函数等对原始函数进行转换，之后再进行拟合。
例如，我们有一组非线性数据，并怀疑其与指数函数有关。
我们可以通过以下代码进行拟合：```x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2.1, 3.9, 6.2, 8.1, 12];fun = @(p, x) p(1)*exp(p(2)*x) + p(3); % 指数函数p0 = [1, 0.5, 0]; % 初始值p = lsqcurvefit(fun, p0, x, y); % 非线性拟合```其中，fun是一个匿名函数，表示我们拟合的非线性函数形式，p是待求解的参数向量。
利用Matlab进行统计模型拟合的方法与示例
利用Matlab进行统计模型拟合的方法与示例通过多年的发展，统计模型已经成为了描述和理解现实世界中各种现象的重要工具。
利用统计模型可以通过收集到的数据信息来解决实际问题，同时也可以预测未来的趋势。
Matlab作为一种强大的数值计算和数据处理工具，可以用来进行统计模型的拟合和分析。
本文将介绍一些利用Matlab进行统计模型拟合的方法，并通过一些实例来说明其应用。
首先，为了进行统计模型的拟合，我们需要先了解数据的分布情况。
在现实生活中，很多现象都可以用一些已知的概率分布来描述。
例如，服从正态分布的数据在自然界中非常常见，所以在许多情况下，我们可以假设数据服从正态分布。
如果数据不符合正态分布，我们可以尝试其他的概率分布，如泊松分布、指数分布等。
Matlab提供了丰富的概率分布函数，可以帮助我们判断数据的分布情况。
其次，对于给定的数据集，我们需要选择合适的统计模型来进行拟合。
通常，我们可以通过观察数据的特点来选择适当的模型。
例如，如果数据呈现出线性关系，我们可以选择线性回归模型进行拟合。
如果数据是非线性的，我们可以选择多项式回归模型或者指数回归模型。
此外，还有一些特殊的模型，如逻辑回归模型、广义线性模型等。
在Matlab中，可以使用拟合函数来拟合数据，并根据不同的模型选择合适的拟合算法。
接下来，我们可以利用拟合函数返回的结果来对拟合的模型进行评估。
这是非常重要的一步，因为模型的质量会直接影响到我们的分析结果。
我们可以使用一些统计指标来评估模型的拟合程度，如拟合优度（Goodness of fit）、均方根误差（Root Mean Squared Error）等。
此外，还可以绘制拟合曲线和残差图来直观地观察模型的拟合情况。
这些评估指标和图形化展示在Matlab中都有相应的函数和工具可以使用。
最后，我们可以利用已经拟合好的统计模型进行预测和分析。
预测是统计模型的一个重要应用方向。
通过利用已有的数据信息，我们可以建立一个可靠的模型来预测未来的趋势。
matlab数据统计拟合
在MATLAB中进行数据统计拟合通常需要使用多种工具和函数。
以下是一个基本的步骤和示例，演示如何在MATLAB中进行数据拟合。
首先，你需要导入你的数据。
你可以使用x和y向量来表示你的数据。
例如，假设你有两个向量x和y，其中x是你的自变量，y是你的因变量。
matlab
x = [1 2 3 4 5]; % 自变量
y = [2.2 2.8 3.6 4.5 5.1]; % 因变量
然后，你可以使用polyfit函数来拟合多项式。
例如，如果你想拟合一个二次多项式，你可以这样做：
matlab
p = polyfit(x, y, 2); % 拟合二次多项式
在这个例子中，p是一个包含三个元素的向量，表示拟合的二次多项式的系数。
然后，你可以使用polyval函数来评估拟合多项式在给定的x值上的y值。
例如：
matlab
yfit = polyval(p, x); % 计算拟合的y值
最后，你可以使用图形来显示原始数据和拟合的线。
例如：
matlab
plot(x, y, 'o', x, yfit, '-'); % 绘制原始数据和拟合线
legend('Data', 'Fitted line');
这只是一个基本的例子。
MATLAB提供了许多其他的函数和工具，可以进行更复杂的统计分析和数据拟合。
例如，你可以使用lsqcurvefit函数来进行非线性最小二乘拟合，或者使用fit 函数来进行更复杂的拟合。
你可以查看MATLAB的文档，了解更多关于这些函数的信息。
matlab 多组数据拟合曲线
matlab 多组数据拟合曲线在MATLAB中，可以使用多种方法对多组数据进行拟合。
其中，一种常用的方法是使用fit函数，它允许用户拟合多个数据集到一条或多条曲线。
下面是一个简单的例子来说明如何对多组数据进行拟合。
假设你有三组数据，分别存储在三个数组中：x1, y1, x2, y2, x3, y3。
% 创建数据x1 = 0:0.1:10; % x1的数据点y1 = 2*x1 + 1 + randn(size(x1)); % y1是x1的函数，加入一些随机噪声x2 = 5:0.5:20; % x2的数据点y2 = 3*x2 - 5 + randn(size(x2)); % y2是x2的函数，加入一些随机噪声x3 = 1:0.2:15; % x3的数据点y3 = 4*x3 + 3 + randn(size(x3)); % y3是x3的函数，加入一些随机噪声% 将数据组合到一起X = [x1; x2; x3]; % 所有x的数据组合到一起Y = [y1; y2; y3]; % 所有y的数据组合到一起% 使用fit函数拟合数据fitresult = fit(X,Y,'poly1'); % 使用一次多项式进行拟合% 绘制原始数据和拟合曲线figure;hold on;plot(X,Y,'o'); % 原始数据plot(fitresult); % 拟合曲线legend('Data','Fitted Polynomial');在上面的代码中，我们首先创建了三组数据，每组数据都是一些函数的值，其中包含一些随机噪声。
然后，我们将所有数据组合到一起，并使用fit函数对数据进行拟合。
在这个例子中，我们使用了一次多项式进行拟合，也就是'poly1'。
最后，我们将原始数据和拟合曲线一起绘制出来。
注意，如果你的数据适合更复杂的模型，你可以选择其他的拟合类型。
数学建模Matlab数据拟合详解
x 1.6 2.7 1.3 4.1 3.6 2.3 0.6 4.9
3 2.4
y 17.7 49 13.1 189.4 110.8 34.5 4 409.1 65 36.9
求a, b, c的值, 使得曲线 f(x)=aex+bsin x+c lnx 与已知数据点在最小二乘
意义上充分接近.
第十九页第十，八共页 44页。
2. 非线性曲线拟合: lsqcurvefit.
x=lsqcurvefit(fun, x0, xdata, ydata) [x, resnorm]=lsqcurvefit(fun, x0, xdata, ydata)
功能: 根据给定的数据 xdata, ydata (对应点的横, 纵坐 标), 按函数文件 fun 给定的函数, 以x0为初值作最 小二乘拟合, 返回函数 fun中的系数向量x和残差 的平方和resnorm.
编写Matlab程序如下:
x=0:0.1:1 y=[-0.447,1.978,3.28,6.16,7.08,7.34,7.66,9.56,9.48,9.3,11.2] plot(x,y,'k.','markersize',25)
axis([0 1.3 -2 16])
p3=polyfit(x,y,3)
xdata=0:0.1:1;
ydata=[3.1,3.27,3.81,4.5,5.18,6,7.05,8.56,9.69,11.25,13.17]; x0=[0,0,0];
[x,resnorm]=lsqcurvefit(@nihehanshu,x0,xdata,ydata)
第十五第页十，四共页44页。
第十八第页十，七共页44页。
MATLAB数据拟合实例(给出两组数据拟合y=ax±b)
调用格式：y=polyval(p,x)
[y,DELTA]=polyval(p,x,s)
说明：y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数P的多项式的值。
[y,DELTA]=polyval(p,x,s)使用polyfit函数的选项输出s得出误差估计Y DELTA。它假设polyfit函数数据输入的误差是独立正态的，并且方差为常数。则Y DELTA将至少包含50%的预测值。
转-MATLAB插值与拟合（1）
2010-03-29 19:45
§1曲线拟合
实例：温度曲线问题
气象部门观测到一天某些时刻的温度变化数据为：
t
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
T
13
15
17
14
16
19
26
24
26
27
29
试描绘出温度变化曲线。
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。
2.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：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。矩阵s用于生成预测值的误差估计。(见下一函数polyval)
例2：由离散数据
x
0
.1
.2
.3
.4
曲线拟合有多种方式，下面是一元函数采用最小二乘法对给定数据进行多项式曲线拟合，最后给出拟合的多项式系数。
1.线性拟合函数：regress()
matlab数据拟合-有图有例子-一看就会教学教材
m a t l a b数据拟合-有图有例子-一看就会Matlab CFTool使用简介：单一变量的曲线逼近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、在命令行输入数据：》x=[你的X轴数据]；》y=[你的Y轴数据]；》cftool可以将上面三个行建立一个M文件，以便后面进行数据拟合时可以直接使用，点击运行即可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-preserving•Polynomial：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 + c•Rational：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参数拟合
在MATLAB中进行参数拟合可以使用多种方法，其中一种是使用`fit` 函数。
以下是一个简单的例子来说明如何进行参数拟合。
假设我们有一些数据，并且我们知道一个适合这些数据的简单模型。
在这个例子中，我们将使用一个线性模型 y = ax + b。
首先，我们需要创建一些数据。
我们将使用一个简单的线性函数来生成这些数据。
```matlabx = linspace(0,10,100)';y = 3*x + 7 + randn(100,1);```然后，我们可以使用 `fit` 函数来拟合我们的数据。
在这个例子中，我们将使用一个线性模型。
```matlabf = fit(x,y,'poly1');```在这里，'poly1' 表示我们正在使用一次多项式，也就是线性模型。
`fit` 函数将返回一个拟合的对象，我们可以使用这个对象来获取拟合参数。
我们可以使用以下命令来获取拟合参数：```matlaba = f.Coefficients{1};b = f.Coefficients{2};```现在，`a` 和 `b` 分别是我们拟合的线性模型的斜率和截距。
我们可以绘制原始数据和拟合线来检查我们的模型是否合适。
```matlabplot(x,y,'o'); % 原始数据hold on;plot(x,f(x)); % 拟合线hold off;```以上就是在MATLAB中进行参数拟合的一个基本方法。
这只是一个简单的例子，实际情况可能会更复杂，你可能需要使用更复杂的模型，或者需要调整你的拟合函数以更好地匹配你的数据。
matlab数据拟合
title('从 0:00 到 23:00 之间的温度变化')
2.拟合图像：
温 度 (℃ )
从 0:00到 23:00之 间 的 温 度 变 化 32
30 实测温度
28
26
24
22
20
18 拟合温度
16
14
12
0
5
10
15
20
25
时 间 (h)
3.使用五次多项式程序代码为：
t=[ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22]; h=[18.5 20.4 22.8 25.6 30.9 27.4 22.0 15.3 13.5 12.7 13.5 15.4]; Y=polyfit(t,h,5); tt=0:0.5:24; hh=polyval(Y,tt) plot(tt,hh,'-b',t,h,'k:'),text(9.5,29,'实测温 度'); text(15,16.5,'拟合温度'); xlabel('时间(h)'); ylabel('温度(℃)'); title('从0:00到23:00之间 的温度 变化')
最新数学建模Matlab数据拟合详解ppt课件
于是,
ln
lnk1
k2
令
zln, a0k2, a1lnk1
即 za0a1
在命令窗口输入:
x=[500*1.0e-6 1000*1.0e-6 1500*1.0e-6 2000*1.0e-6 2375*1.0e-6] y=[3.103*1.0e+3 2.465*1.0e+3 1.953*1.0e+3 1.517*1.0e+3 1.219*1.0e+3] z=log(y) a=polyfit(x,z,1) k1=exp(8.3009) w=[1.55 2.47 2.93 3.03 2.89] plot(x,w,'*')
切削时间 t/h 0 1 2 3 4 5 6 7 8 刀具厚度 y/cm 30.0 29.1 28.4 28.1 28.0 27.7 27.5 27.2 27.0
切削时间 t/h 9 10 11 12 13 14 15 16 刀具厚度 y/cm 26.8 26.5 26.3 26.1 25.7 25.3 24.8 24.0
t=0:0.1:1.2 s=polyval(p3,t) s1=polyval(p6,t) hold on plot(t,s,'r-','linewidth',2) plot(t,s,'b--','linewidth',2) grid
例2 用切削机床进行金属品加工时, 为了适当地调整 机床, 需要测定刀具的磨损速度. 在一定的时间测量刀 具的厚度, 得数据如表所示:
解 在命令窗口输入:
x=-1:0.1:1 y=1./(1+9*x.^2) xi=-1:0.1:1 yi=interp1(x,y,xi) plot(x,y,'r-',xi,yi,'*')例6对源自y11 x
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 CFTool使用简介：单一变量的曲线逼近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、在命令行输入数据：》x=[你的X轴数据]；》y=[你的Y轴数据]；》cftool可以将上面三个行建立一个M文件，以便后面进行数据拟合时可以直接使用，点击运行即可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-preserving•Polynomial：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 + c•Rational：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。
在本例中选Custom Equations，点击“New”按钮，选择“General Equations”标签，输入函数类型y=a*x*x + b*x，设置参数a、b的上下限，然后点击OK。
（5）类型设置完成后，点击“Apply”按钮，就可以在Results框中得到拟合结果。
下面是一个实例：建立M文件，COPY下面内容至M文件中：（这是真实实验数据，比较长，直接COPY就可以，copy至“cftool”）clcclear allx=[0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400 410 420 430 440 450 460 470 480 490 500 510 520 530 540 550 560 570 580 590 600 610 620 630 640 650 660 670 680 690 700 710 720 730 740 750 760 770 780 790 800 810 820 830 840 850 860 870 880 890 900 910 920 930 940 950 960 970 980 990 1000 1010 1020 1030 1040 1050 1060 1070 1080 1090 1100 1110 1120 11301140 1150 1160 1170 1180 1190 1200 1210 12201230 1240 1250 1260 1270 1280 1290 1300 13101320 1330 1340 1350 1360 1370 1380 1390 14001410 1420 1430 1440 1450 1460 1470 1480 14901500 1510 1520 1530 1540 1550 1560 1570 15801590 1600 1610 1620 1630 1640 1650 1660 16701680 1690 1700 1710 1720 1730 1740 1750 17601770 1780 1790 1800 1810 1820 1830 1840 18501860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 1930 19401950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 20302040 2050 2060 2070 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3.0213.021 3.011 3.006 3];cftool图1图2图3“x 和y ” 选择后，就会出现这样的图形B最后点击此按钮，得到图3 C这两处分别选择“x 和y ”A 点击此按钮，得到图4点击此按钮，得到图5。