matlab曲面拟合工具箱(matlab拟合曲线)

海潮机械 2023-01-03 22:55 编辑:admin 146阅读

1. matlab拟合曲线

拟合出f(x)分布的系数

然后,根据xy分别是离散点的横纵坐标(数值至少10组以上)首先,进行参数估计

*p(Xn;P)*p(X2。然后求一个P。不妨假设有高斯噪声干扰ML估计是这个意思,现在只需要写出上面的概率密度函数就可以了。

按你的模型,数据X的分布是与参数有关的.,理想情况下数据y是由完全由参数决定的确定性量,则这组数据出现的总概率是,使这个总概率最大:设待估计参数P,即p(X.;P);你现在已经有了一组数据X:p(X1; P);P)*

2. matlab拟合曲线上某点值

如果已经拟合出来了,那么这两条曲线的表达式也就知道了,设分别为y=f(x)和y=g(x),只要求解f(x)-g(x)=0即可,用fzero或fsolve均可

3. matlab拟合曲线并取点

可以这样实现:

x=0:1:100; y=x.^2;

plot(x,y)

xx=10*[1 2 3 4 5 6 7 8]; yy=xx.^2;

for i=1:length(xx)

str=strcat('(',num2str(xx(i)),',',num2str(yy(i)),')');

text(xx(i),yy(i),str);

end

4. matlab拟合曲线方程怎么求

方法一、用数据拟合工具箱 Curve Fitting Tool

打开CFTOOL工具箱。在matlab的command window中输入cftool,即可进入数据拟合工具箱。

输入两组向量x,y。

首先在Matlab的命令行输入两个向量,一个向量是你要的x坐标的各个数据,另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量,可以在workspace里面看见这两个向量,要确保这两个向量的元素数一致,如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。

例如在命令行里输入下列数据:

x = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33];

y = [0.012605; 0.013115; 0.016866; 0.014741; 0.022353; 0.019278; 0.041803; 0.038026; 0.038128; 0.088196];

数据的选取。打开曲线拟合共工具界面,点击最左边的X data和Y data,选择刚才输入的数据,这时界面中会出现这组数据的散点图。

选择拟合方法,点击Fit

左侧results为拟合结果,下方表格为误差等统计数据。

方法二、用神经网络工具箱

1、打开神经网络工具箱,在command window内输入nftool,进入Neural fitting tool

2、导入数据,点击next,导入Inputs为x,Targets为y。

3、选择网络参数,点击next,选择训练集和测试集数量,点next,选隐藏层节点个数。

4、训练数据,点next,选train。

5、绘制拟合曲线,训练完成后电机plot fit

训练结果参数在训练完后自动弹出

神经网络工具箱可以用command写,请搜索关键字matlab 神经网络工具箱函数。

方法三、用polyfit函数写

polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合:已知离散点上的数据集,即已知在点集上的函数值,构造一个解析函数(其图形为一曲线)使在原离散点上尽可能接近给定的值。

调用方法: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 y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。

%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')

方法四、自行写算法做拟合

请参考数值分析教科书,拟合、插值方法较多,算法并不复杂,灵活套用循环即可

5. matlab拟合曲线并输出曲线

1、最笨的办法,就是通过拟合工具箱拟合数据后,得到的函数表达式和系数值拷贝(Ctrl+C)出来,然后整理函数表达式,系数字母用系数值替代。这样就可以进行预测了。

2、用fit()函数进行拟合,然后用ftype()函数进行预测。这是比较实用的方法。

x=[]

y=[]

ftype = fittype('0.5-0.5*a*x-125/b+sqrt((0.5*a*x+0.5+125/b)^2-a*x)');

cdate=x;pop=y;

f=fit(cdate,pop,ftype) %拟合

y1=y;

x1=x;

y2=ftype(f.a,f.b,x1); %预测

6. matlab拟合曲线并预测

matlab给出一组点拟合方法:

1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。

2、设出函数,用命令“plot”绘出图像作为对比。

3、准备好散点数据,用命令“plot”绘出散点作为对比。

4、调用函数“fit”,参数包括散点数据和曲线拟合模型。

5、按回车键即可完成曲线拟合,p1、p2、p3为多项式前面的系数。

7. 如何用matlab拟合曲线

对于分段曲线的函数拟合,可以按下列步骤来进行。

步骤一、根据已知的二维数据xi、yi,用绘图函数plot(x,y,'k*'),绘出其散点图。

步骤二、根据散点图,判断分段曲线的分段区间,同时判断每个分段区间内的散点符合某个数学模型。

步骤三、根据分段区间,分别用matlab的拟合工具箱的拟合函数,去拟合其数学模型的系数。

步骤四、根据拟合后的数学模型的数值和已知的散点值作对比,判断拟合的数学模型是否合理,一般可以用决定系数R²来判断,当R²≈1,可以认为拟合是合理的。matlab常用的函数有,regress(线性函数),nlinfit,lsqnonlin,lsqnonlin(非线性函数),GM(离散型非线性函数)等等。