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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...

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:

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...

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、...

选中你的两列数据 插入散点线图 单击线图 添加趋势线 勾选显示公式 和R平方值 选择不同的趋势/回归分析类型,R平方最接近1的结果最可信 你的数据拟合出来最接近的趋势是4次多项式 y = -1807.8x4 + 4291.1x3 - 3576x2 + 1720.2x +38.569 R平方=0....

x1=[2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6]; y1=[41 38 34 32 29 28 25 22 20]; x2=[0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000]; y2=[1 1.4 1.7 1.85 1.95 2 1.95 1.8]; p1=polyfit(x1,y1,1) p2=polyfit(x2,y2,2)

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*x + B*x, 且A>0,B>0。 1、在命令行输入数...

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...

:曲线拟合曲线拟合曲线拟合正文用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系。更广泛地说,空间或高维空间中的相应问题亦属此范畴。在数值分析中,曲线拟合就是用解析表达式逼近离散数据,即离散数据的公式化。实践中...

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...

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