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简述mAtlAB中曲线拟合的目的是什么

曲线拟合本质上是逼近数据点的动态,也就是对数据点的轨迹建模,有了这个拟合函数,就可以对产生数据的系统做未来趋势预测,系统特性分析等工作。

n=1;A=polyfit(x,y,n); %n给定项式数拟合结A系数向量y1=polyval(A,x); %计算拟合y值plot(x,y,'k*',x,y1,'r-'); %画数据比图黑点原始数据红线拟合曲线 %指定函数拟合f=fittype('a*e^(b*x)+c'); %引号函数模型默认x自变量其余待定参数fity=fit(x,y...

这个是因为P =0.0001 -0.0076 2.6822 29.8489这个结果只取了四位小数 用我的代码不会有问题 y=84.87:28.29:1414.5; x=[20 31 40 63 75 86 97 110 116 123 130 137 144 150 156 162 168 176 183 188 193 197 203 210 216 223 226 229 231 233 236...

matlab最常用拟合曲线的函数有: 1、regress()和polyfit()适用于线性函数的拟合 2、lsqcurvefit()和nlinfit()适用于较复杂的非线性函数的拟合 3、fit()适用于最常用函数的拟合,如指数函数,傅立叶函数、高斯函数、多项式函数、幂函数...

首先,数据拟合是需要根据你的实验符合的数学模型进行拟合,你需要了解你的数据符合哪种函数,然后根据这个函数对你采集到的实验数据进行拟合。 至于具体的拟合步骤,需要在 Analysis — Non-linear Curve Fit — Advanced Fitting Tool 在弹出的...

power就是求数组幂,对应的运算符是【.^】。

要是你的数据是线性的话,可以用多项式拟合: polyfit(x,y,n) n为所需要拟合多项式的次数,返回值为多项式系数; 若是非线性的话,你得有一个和你绘图曲线吻合的函数模型,然后在这个函数模型基础上求这个函数模型的参数,非线性拟合可以用: ls...

x=[-4.5,-2,0,3,3.5,4];y=[4,3,0.5,3,4,5];figure,plot(x,y,'rs');p=polyfit(x,y,2);x1=-5:0.5:5;y1=polyval(p,x1);hold on;plot(x1,y1);

误差项自由度 一般的非线性拟合,基本上dfe>=12 (之前是直接百度,这次再仔细看看,其实是误差项自由度)

假设开环传递函数G=11.9/s(s+10) 具体程序如下: s=tf('s');%定义传递函数算子 G=11.9/(s*(s+10)); rlocus(G)

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