2,3,4次曲线拟合matlab程序
[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。
matlab 自定义曲线数据拟合
在MATLAB中，您可以使用曲线拟合工具箱（Curve Fitting Toolbox）进行自定义曲线数据拟合。
以下是一个详细步骤：1. 打开MATLAB软件，点击主页选项卡下的“导入数据”按钮。
2. 在弹出的对话框中，选择包含x和y数据的文件，然后点击“导入所选内容”。
这将在工作区中生成两个列向量，分别为x和y数据。
3. 创建一个名为“cftool”的函数文件，以便在后续步骤中调用曲线拟合工具。
在函数文件中，编写以下代码：```MATLAB% 导入数据x = load('x_data.txt');y = load('y_data.txt');% 进行曲线拟合f = cftool('x', 'y', 'Custom');```4. 在上述代码中，'Custom'表示自定义函数。
接下来，我们需要编写自定义函数来描述拟合的曲线。
例如，如果您的数据符合二次多项式关系，可以编写以下自定义函数：```MATLABfunction y = custom_function(x)y = x^2 + 3*x + 2;end```5. 将自定义函数加载到cftool函数中：```MATLABerDefinedFunction = @(x) custom_function(x);```6. 拟合数据并查看结果：```MATLABf.FitTask.Options.Display = 'plot';f.FitTask.Options.PlotTitle = 'Custom Fit';f.FitTask.Options.XLabel = 'X';f.FitTask.Options.YLabel = 'Y';f.FitTask.Run();```7. 如果需要，您可以将拟合后的函数表达式保存到一个新的文件中。
2,3,4次曲线拟合matlab程序
2,3,4次曲线拟合matlab程序2,3,4次曲线拟合matlab程序【程序代码】clf resetH=axes('unit','normalized','position',[0,0,1.5,1],'visible','off');set(gcf,'currentaxes',H);str='\fontname{微软雅⿊}2,3,4次曲线拟合程序';text(0.17,0.9,str,'fontsize',15);%这是设置字体位置的h_fig=get(H,'parent');set(h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.2,0.8,0.5]);%这是设置出现窗⼝的⼤⼩的h_axes=axes('parent',h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.15,0.55,0.7],'xlim',[015],'ylim',[0 1.8],'fontsize',8);h_text=uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',[0.69,0.90,0.24,0.03],'horizontal','left','s tring',{'左区间'});h_text1=uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',[0.69,0.75,0.24,0.03],'horizontal','left',' string',{'右区间'});h_text2=uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',[0.69,0.62,0.24,0.03],'horizontal','left',' string',{'步长'});h_text3=uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',[0.69,0.48,0.24,0.03],'horizontal','left',' string',{'拟合矩阵'});h_edit=uicontrol(h_fig,'style','edit','unit','normalized','position',[0.69,0.82,0.24,0.08],'horizontal','left','callback',['a=str2num(get(gcbo,''string''));','t=a:n:b;','x=x;','p2=polyfit(t,x,2);','f2=polyval(p2,t);','p3=polyfit(t,x,3);','f3=polyval(p3,t);','p4=polyfit(t,x,4);','f4=polyval(p4,t);','plot(t,x,t,f2,t,f3,t, f4)']);h_edit1=uicontrol(h_fig,'style','edit','unit','normalized','position',[0.69,0.67,0.24,0.08],'horizontal','left','callback',['b=str2num(get(gcbo,''string''));','t=a:n:b;','x=x;','p2=polyfit(t,x,2);','f2=polyval(p2,t);','p3=polyfit(t,x,3);','f3=polyval(p3,t);','p4=polyfit(t,x,4);','f4=polyval(p4,t);','plot(t,x,t,f2,t,f3,t, f4)']);h_edit2=uicontrol(h_fig,'style','edit','unit','normalized','position',[0.69,0.54,0.24,0.08],'horizontal','left','callback',['n=str2num(get(gcbo,''string''));','t=a:n:b;','x=x;','p2=polyfit(t,x,2);','f2=polyval(p2,t);','p3=polyfit(t,x,3);','f3=polyval(p3,t);','p4=polyfit(t,x,4);','f4=polyval(p4,t);','plot(t,x,t,f2,t,f3,t, f4)']);h_edit3=uicontrol(h_fig,'style','edit','unit','normalized','position',[0.69,0.38,0.24,0.1],'horizontal','left','callback',['x=str2num(get(gcbo,''string''));','t=a:n:b;','x=x;','p2=polyfit(t,x,2);','f2=polyval(p2,t);','p3=polyfit(t,x,3);','f3=polyval(p3,t);','p4=polyfit(t,x,4);','f4=polyval(p4,t);','plot(t,x,t,f2,t,f3,t, f4)']);h_push1=uicontrol(h_fig,'style','pushbutton','unit','normalized','position',[0.69,0.24,0.12,0.08],'string',' grid on','callback','grid on');h_push2=uicontrol(h_fig,'style','pushbutton','unit','normalized','position',[0.69,0.15,0.12,0.08],'string',' grid off','callback','grid off');h_push3=uicontrol(h_fig,'style','pushbutton','unit','normalized','position',[0.81,0.15,0.12,0.08],'string','退出','callback','exit'); h_push4=uicontrol(h_fig,'style','pushbutton','unit','normalized','position',[0.81,0.24,0.12,0.08],'string','关闭','callback','close(gcbf)');【操作界⾯】。
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。
用MATLAB作曲线拟合
1. 线性拟合 作多项式f(x)=a1xm+ …+amx+am+1拟合,可用以下命令:
a=polyfit(x,y,m)
输出拟合多项式系数 a=[a1, …am , am+1] (数组)）
输入同长度 的数组X，Y
多项式在 x 处的值 y 可用以下命令计算： y=polyval（a，x）
0.0062 0.0062 x = 0.0063 -0.0034
0.0056 0.0063 0.2542
0.0059 0.0063
4）拟合得a=0.0063 b=-0.0034 k=0.2542
0.0061 0.0063
可以看出,两个命令的计算结果是相同的.
例. 由数据 温度t(0C) 20.5 32.7 51.0 73.0 95.7
6.50,6.59];
x0=[0.2,0.05,0.05];
x=lsqcurvefit ('curvefun1',x0,tdata,cdata)
f= curvefun1(x,tdata)
解法2： 用命令 lsqnonlin f(x)=F(x,tdata,ctada)= (a be0.02kt1 c1,, a be0.02kt10 c1)T x=（a，b，k）
function f=curvefun1(x,tdata)
f=x(1)+x(2)*exp(-0.02*x(3)*tdata)
2）输入命令
%其中 x(1)=a; x(2)=b；x(3)=k;
tdata=100:100:1000
cdata=1e-03*[4.54,4.99,5.35,5.65,5.90,6.10,6.26,6.39,
matlab拟合散点曲线
在MATLAB 中，可以使用scatter 函数来绘制散点图，并使用fit 函数来拟合曲线。
下面是一个简单的示例代码，演示如何使用MATLAB 拟合散点曲线：生成测试数据x = linspace(0, 2*pi, 100);y = sin(x);绘制散点图scatter(x, y, 'filled');拟合二次曲线f = @(x) x.^2; 定义二次函数params = fit(x, y, 'Linear'); 拟合线性曲线params2 = fit(x, y, 'Quadratic'); 拟合二次曲线params3 = fit(x, y, 'Cubic'); 拟合三次曲线绘制曲线hold on;plot(f(params.a), f(params.b), 'r'); 绘制线性曲线plot(f(params2.a), f(params2.b), 'g'); 绘制二次曲线plot(f(params3.a), f(params3.b), 'b'); 绘制三次曲线绘制拟合曲线hold off;xlabel('x');ylabel('y');title('Sinusoidal Curve Fitting');grid on;在上面的代码中，我们首先生成了一个测试数据集，其中包含100 个正弦波形的数据点。
然后，我们使用scatter 函数绘制了这些数据点的散点图。
接下来，我们使用fit 函数分别拟合了线性、二次和三次曲线。
最后，我们使用plot 函数绘制了这些曲线，并添加了坐标轴标签、标题和网格线。
需要注意的是，在使用fit 函数拟合曲线时，需要先定义曲线的数学公式，并指定数据集作为输入。
fit 函数返回一个包含拟合参数的结构体，其中包含曲线的系数和截距等信息。
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2,3,4次曲线拟合matlab程序
【程序代码】
clf reset
H=axes('unit','normalized','position',[0,0,1.5,1],'visible','off');
set(gcf,'currentaxes',H);
str='\fontname{微软雅黑}2,3,4次曲线拟合程序';
text(0.17,0.9,str,'fontsize',15);%这是设置字体位置的
h_fig=get(H,'parent');
set(h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.2,0.8,0.5]);%这是设置出现窗口的大小的
h_axes=axes('parent',h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.15,0.55,0.7],'xlim',[015],'ylim',[0 1.8],'fontsize',8);
h_text=uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',[0.69,0.90,0.24,0.03],'horizontal','left','s tring',{'左区间'});
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h_text2=uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',[0.69,0.62,0.24,0.03],'horizontal','left',' string',{'步长'});
h_text3=uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',[0.69,0.48,0.24,0.03],'horizontal','left',' string',{'拟合矩阵'});
h_edit=uicontrol(h_fig,'style','edit','unit','normalized','position',[0.69,0.82,0.24,0.08],
'horizontal','left','callback',['a=str2num(get(gcbo,''string''));','t=a:n:b;','x=x;','p2=polyfit(t,x,2);','f2=poly val(p2,t);','p3=polyfit(t,x,3);','f3=polyval(p3,t);','p4=polyfit(t,x,4);','f4=polyval(p4,t);','plot(t,x,t,f2,t,f3,t, f4)']);
h_edit1=uicontrol(h_fig,'style','edit','unit','normalized','position',[0.69,0.67,0.24,0.08],
'horizontal','left','callback',['b=str2num(get(gcbo,''string''));','t=a:n:b;','x=x;','p2=polyfit(t,x,2);','f2=poly val(p2,t);','p3=polyfit(t,x,3);','f3=polyval(p3,t);','p4=polyfit(t,x,4);','f4=polyval(p4,t);','plot(t,x,t,f2,t,f3,t, f4)']);
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【操作界面】。