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数据拟合的一般的曲线拟合

p=curvefit(‘Fun’,p0,xdata,ydata)其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件,p0表示函数的初值.curvefit()命令的求解问题形式是若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算.例如已知函数形式 ,并且已知数据点 要确定四个未知参数a,b,c,d...

用你的实验数据进行拟合之后修正你的理想模型用p=polyfit(x,y,n)其中p是拟合后得出的多项式的系数向量,x为数据一,y为数据二,n是拟合的阶数,你的理想曲线为几阶n就为几,一般阶数越高拟合精度越高

原曲线不变,再添加数据就行了: 点图表区——右键——选择数据——出现《选择数据源》对话框——添加——出现《编辑数据列》对话框——X轴系列值:导入E13:E20(假设)——Y轴系列值:导入B13:B20——确定——确定。 再选该曲线做你要的设置:

曲线拟合一般方法包括: 1 用解析表达式逼近离散数据的方法 2 最小二乘法 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与...

p=curvefit(‘Fun’,p0,xdata,ydata)其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件,p0表示函数的初值.curvefit()命令的求解问题形式是若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算.例如已知函数形式 ,并且已知数据点 要确定四个未知参数a,b,c,d。

x=[26.3 33.5 39.1 43.1 47.0 50.0 54.5 56.8 64.9 72.0 77.0]; y=[8.85 8.17 7.49 7.16 6.81 6.58 6.21 5.91 5.48 5.11 5.98]; %多项式拟合 n=1; A=polyfit(x,y,n); %n是给定的多项式的次数,拟合出来的结果A是系数向量 y1=polyval(A,x); %计算...

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...

可以用Matlab进行给定函数拟合系数,你可以参照下列例子: x=1:n; y=[27.9,25.8,23.8,21.6,19.5,17.4,15.5,13.3,11.2]; func=inline('a(1).*exp(a(2)+a(3)*x)','a','x'); %自定义函数 x0=[0.7572 0.7537 0.3804]; %初值 a= nlinfit(x,y,func,x0)...

Excel提供了“添加趋势线”功能用以拟合曲线,但是曲线类型仅限于指数、对数、幂函数、多项式等。下面以Excel 2010为例进行实例演示——拟合如下的示例数据: 1、首先作出x,y数据的散点图 2、选中数据点→右击鼠标,在弹出菜单选择“添加趋势线” 3、...

您好,这样的:一、 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...

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