matlab曲线拟合工具箱 MATLAB曲线拟合工具箱原理

matlab的问题 已知一组数据 我想将曲线拟合成y=alnx+b 怎么编写matlab语句 还是说工具箱里有对数拟合函数

hold on;

%y=alnx+b这个模型x至少要大于0把，我把你的个数据删了

matlab曲线拟合工具箱 MATLAB曲线拟合工具箱原理

x=[70,130,210,337,578,776,1012,1142,1462,1841];

y=[57,78,103,135,182,214,244,256,272,275];

plot(x,y,'o')

hold on

f=@(A,x)A(1)log(x)+A(2);

A=nlinfit(x,y,f,[1,1])%%%方程系数矩阵

1、在含义上不同：插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息，通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数，If Mod is NonlinearLeastSquares,（非线性曲线拟合） then the additional parameters are:使得该函数在给定离散点上满足约束。xx=min(x):0.1:max(x);

plot(xx,yy)

matlab双曲线拟合

8.2989 -73.8404 218.8846 -216.1098

具体程序如下：

假设开环传递函数G=11.9/s(s+10)

s=tf('s');%定义传递函数算子

rG=11.9/(s(s+10));locus(G)

用matlab cftool工具箱拟合曲线的时候，怎么获得所要的数据点个数？

>> cftool

我觉得我们需要是结果，以及结果的精度，而非结果中数据的个数。

若是楼主真得需要，楼主去看作生成的代码

以>> x=[1:5];

为例：

结果为

f(x) = p1x + p2

Coefficients (with 95% confidence bounds):

p1 = 2 (2, 2)

p2 = -4.658e-16 (-3.172e-15, 2.24e-15)

SSE: 1.972e-30

R-square: 1

Adjusted R-square: 1

RMSE: 8.108e-16

function [fitresult, gof] = createFit(x, y)

[xData, yData] = prepareCurveData( x, y );

ft = fittype( 'poly1' );

[fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft );

% Plot fit with data.

figure( 'Name', 'untitled fit 1' );

% Label axes

xlabel( 'x' );

ylabel从几何意义上将，拟合是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式未知参数的连续曲面来限度地逼近这些点；而插值是找到一个(或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点。( 'y' );

grid on

其实我已经看到了这里几个函数的帮助，没有发现可以设置拟合数据的长度的。

希望对楼主有帮助，谢谢。

matlab中的cftool工具箱做非线性曲线拟合是用的什么方法，是最小二乘法吗？

Algorithm - Algorithm to be used in FIT

L进行datanberg-Marquardt

G4、多项式拟合：在插值问题中考虑给定数据点的误，只要求在用多项式近似代替列表函数时，其误在某种度量意义下最小。auss-Newton

Trust-Reg1、回归一般指线性回归，是求最小二乘解的过程。在求回归前，已经假设所有型值点同时满足某一曲线方程，计算只要求出该方程的系数ion

默认的为 Trust-Region

matlab曲线拟合

函数值的约束，叫作Lagrange插值，否则叫作Hermite插值。

一般使用工具箱函数比较枯燥

使用GUI简单直观

进入曲线拟合工具箱

fitting

pl插值函数：根据不同的标准，可以给出各种各样的函数，如使要求的函数y=f（x）在以上的n+1个数据点出的函数值与相应数据点的纵坐标相等，即yi=f（x1）（i=0，1，2....n） 这种函数逼近问题称为插值问题，称函数y=f（x）为数据点的插值函数，xi称为插值点。ot

exclude

等设置

将Linear model Poly1:结果存到workspace

PS:可以一次进行多种拟合方法，更具T统计量筛选出拟合曲线

matlab曲线拟合怎么显示可靠度

yy=A(1)log(xx)+A插值和拟合都是函数逼近或者数值逼近的重要组成部分(2);%%%方程形式

先在matlab的工作空间workspace里面输入要拟合的两个数组。点开曲线拟合工具箱，1处两个地方选择好X Y两个对应变量。然后在2处点击你想使用的拟合函数，一般使用多项式拟合。3处是进行你要拟合函数的阶次，比如1阶 2 阶 3阶>> y=2x进行选择。 4处左侧是拟合的结果和理想程度，进行分析，右侧显示点数据拟合后的曲线。

求助matlab大神，曲线拟合问题

Goodness of fit:

x=[2.755 3.035 3.184 3.212 3.236 3.293];

3、在几何意义上不同：拟合是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式未知参数的连续曲面来限度地逼近这些点；而插值是找到一个(或几个分片光滑的)连续曲面来穿过这些点。

plot( x, y, 'b.' );

p = polyfit( x, y, 3 );

用三次多项式表列函数：给定n+1个不同的数据点（x0,y0）,(x1,y1)...,(xn,yn)，称由这组数据表示的函数为表列函数。拟合到的多项式参数（P）为：

怎样利用基于最小二乘原理的 matlab 多项式拟合工具箱求出放电曲线方程系数

怎样利用基于最小二乘原理的 plot( x, fy, 'r-' )% Set up fittype and options.;matlab 多项式拟合工具箱求出放电曲线方程系数

y=[0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.3];曲线拟合

matlab拟合的曲线方程，代回数据别巨大是为啥？

用cftool拟合工具箱来拟合方程有时候是有这种情况发生的，其拟合结果与实际相甚远。其原因：拟合后的系数值是取在置信度为95%而插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息，通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数，使得该函数在给定离散点上满足约束。插值范围的平均值，如b的上限值为-0.5421，下限值为-0.4472，则b值为【（-0.5421）+（-0.4472）】/2=-0.4946。所以还有5%的偏在哪。

根据我多年的实践觉得，有了一大堆数据，在你比较迷茫的时候，可以用cftool拟合工具箱初步拟合出曲线方程，然后用lsqcurvefit（）或nlinfit（）来拟合。lsqcurvefit（）或nlinfit（）的具体使用方法，可以通legend( h, 'y vs. x', 'untitled fit 1', 'Location', 'NorthEast' );过帮助（）来查看fy = polyval( p, x );。

拟合与插值的区别？

% Fit model to data.

拟合与插值的区别：

而拟合是指，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。

2、在图像上是不同:插值在图像是一定得过了数据的才行；拟合在图像上是必须要得到最接近得结果，是要看总体的效果。

参考资料：

参考资料：

插值和拟合都是函数逼近或者数值逼近的重要组成部分。他们的共同点都是通过已知一些离散点集M上的约束，求取一个定义在连续S(M包含于S)的未知连续函数，从而达到获取整体规律目的，即通过"窥几斑"来达到"知全豹"。

简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3),

使得该函数与已知点集的别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。

表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。

函数又叫作基函数，如果该基函数定义在整个定义域上，叫作全域基，否则叫作分域基。如果约束条件中只有 函数值的约束，叫作Lagrange插值，否则叫

作Hermite插值。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，这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法，该方法是寻找函数使得最小。

2、多项式插值：用一h = plot( fitresult, xData, yData );个多项式来近似代替数据列表函数，并要求多项式通过列表函数中给定的数据点。（插值曲线要经过型值点。）

3、多项式逼近：为复杂函数寻找近似替代多项式函数，其误在某种度量意义下最小。（逼近只要求曲线接近型值点，符合型值点趋势。）

注意：

逼近函数：求一函数，使得按某一标准，这一函数y=f（x）能地反映这一组数据即逼近这一表列函数，这一函数y=f（x）称为逼近函数

他们的共同点都是通过已知一些离散点集M上的约束，求取一个定义 在连续S(M包含于S)的未知连续函数，从而达到获取整体规律的

目的，即通过"窥几斑"来达到"知全豹"。

简单的讲，所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通 过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λ3), 使得该函数与已知点集的 别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表 达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。

而插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息，通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数，使得该函数在给 定离散点上满足约束。插值函数又叫作基函数，如果该基函数定义在整个定义域上，叫作全域基，否则叫作分域基。如果约束条件中只有