MATLAB拟合函数
MATLAB曲线拟合函数
MATLAB曲线拟合函数⼀、多项式拟合ployfit(x,y,n) ：找到次数为 n 的多项式系数，对于数据集合 {(x_i,y_i)}，满⾜差的平⽅和最⼩[P,E] = ployfit(x,y,n) ：返回同上的多项式 P 和矩阵 E 。
多项式系数在向量 p 中，矩阵 E ⽤在 ployval 函数中来计算误差某数据的横坐标为 x= [0.2 0.3 0.5 0.6 0.8 0.9 1.2 1.3 1.5 1.8]，纵坐标为 y = [1 2 3 5 6 7 6 5 4 1]，对该数据进⾏多项式拟合代码clear allclcx = [0.2 0.3 0.5 0.6 0.8 0.9 1.2 1.3 1.5 1.8];y = [1 2 3 5 6 7 6 5 4 1];p5 = polyfit(x,y,5); % 5 阶多项式拟合y5 = polyval(p5,x);p5 = vpa(poly2sym(p5),5) %显⽰ 5 阶多项式p9 = polyfit(x,y,9); % 9 阶多项式y9 = polyval(p9,x);figure; %画图plot(x,y,'bo');hold on;plot(x,y5,'r:');plot(x,y9,'g--');legend('原始数据','5 阶多项式拟合','9 阶多项式拟合');xlabel('x');xlabel('y');运⾏程序后，得到的 5 阶多项式如下：p5 =10.041x^5 + 58.244x^4 - 124.54x^3 + 110.79x^2 - 31.838*x + 4.0393输出结果如下：可见，当采⽤ 9 次拟合时，得到的结果与原数据符合的⽐较好。
当使⽤函数 polyfit() 进⾏拟合时，多项式的阶次最⼤不超过 length(x) - 1⼆、加权最⼩⽅差(WLS)拟合原理及实例加权最⼩⽅差就是根据基础数据本⾝各⾃的准确度的不同，在拟合的时候给每个数据以不同的加权数值。
matlab中拟合函数为
matlab中拟合函数为在MATLAB中，拟合函数可以使用 fit 函数或其他相关的拟合函数来实现。
以下是一些常用的拟合函数和示例代码：1. 多项式拟合：% 使用 polyfit 函数进行多项式拟合x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 自变量数据y = [2, 4, 6, 8, 10]; % 因变量数据degree = 2; % 多项式的阶数coeffs = polyfit(x, y, degree); % 多项式拟合系数% 使用 polyval 函数计算拟合结果x_new = [1.5, 2.5, 3.5]; % 新的自变量数据y_fit = polyval(coeffs, x_new); % 计算拟合结果2. 曲线拟合：% 使用 fit 函数进行曲线拟合x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 自变量数据y = [2, 4, 6, 8, 10]; % 因变量数据model = fit(x', y', 'poly2');% 拟合模型，这里使用二次多项式y_fit = model(x); % 计算拟合结果3. 指数拟合：% 使用 fittype 和 fit 函数进行指数拟合x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 自变量数据y = [2, 4, 6, 8, 10]; % 因变量数据ft = fittype('a * exp(b * x)'); % 拟合类型，这里使用指数函数形式 model = fit(x', y', ft);% 拟合模型y_fit = model(x); % 计算拟合结果以上是一些常见的拟合函数和示例代码，你可以根据具体的拟合需求选择适合的拟合函数和拟合类型来实现拟合操作。
matlab多项式拟合函数求拟合度
主题：matlab多项式拟合函数求拟合度一、引言matlab作为一款强大的数学计算软件，广泛应用于工程、科学领域。
其中，多项式拟合函数是matlab中常用的功能之一，可以用于拟合实验数据和函数曲线。
二、多项式拟合函数介绍1. 多项式拟合函数是一种通过多项式来近似拟合一组数据点的方法。
其一般形式为：y = p1*x^n + p2*x^(n-1) + ... + pn*x + c，其中n为多项式的阶数，p1、p2...pn为拟合系数，c为常数项。
2. 在matlab中，可以使用polyfit函数对一组数据点进行多项式拟合，得到拟合系数。
3. 多项式拟合的拟合度可以通过计算拟合误差、拟合系数等方式进行评估，以判断拟合效果的好坏。
三、使用matlab进行多项式拟合1. 调用polyfit函数在matlab中，使用polyfit函数可以对一组数据进行多项式拟合。
其基本语法为：p = polyfit(x, y, n)其中，x为自变量的取值，y为因变量的取值，n为拟合多项式的阶数。
函数将返回拟合系数p。
2. 计算拟合误差为了评估多项式拟合的拟合度，可以计算拟合误差。
可以使用polyval 函数计算拟合值，并与实际值进行比较，计算误差。
其基本语法为：y_fit = polyval(p, x)error = y - y_fit其中，p为拟合系数，x为自变量的取值，y为实际值，y_fit为拟合值，error为拟合误差。
3. 拟合度的评估拟合度可以通过拟合误差的大小来评估，一般情况下，拟合误差越小，拟合效果越好。
在matlab中，可以使用相关的函数和方法来评估拟合度，如计算R方值、均方误差等。
四、实例演示下面通过一个实例来演示如何使用matlab进行多项式拟合，并计算拟合度。
假设有如下一组数据：x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [1.1, 5.2, 10.9, 18.3, 26.1]我们希望对这组数据进行二次多项式拟合，并评估拟合度。
matlab自定义多项式拟合函数
matlab自定义多项式拟合函数（最新版）目录1.MATLAB 自定义多项式拟合函数的概述2.多项式拟合的原理3.如何在 MATLAB 中自定义多项式拟合函数4.自定义多项式拟合函数的实例5.总结正文一、MATLAB 自定义多项式拟合函数的概述MATLAB 是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程语言，其强大的函数库和直观的界面使得用户可以方便地进行各种计算和分析。
在 MATLAB 中，多项式拟合是一种常用的数据拟合方法，通过将一组数据拟合成一个多项式函数，从而揭示数据背后的规律。
为了满足不同用户的需求，MATLAB 允许用户自定义多项式拟合函数。
二、多项式拟合的原理多项式拟合是一种通过拟合一个多项式函数来逼近一组数据的方法。
给定一组数据{x_i, y_i}，多项式拟合的目标是寻找一个多项式函数 y = a_0 + a_1*x + a_2*x^2 +...+ a_n*x^n，使得该函数在所有数据点上的预测值与实际值之间的误差最小。
在数学上，这个过程可以表示为求解一个最优化问题，通常使用最小二乘法来解决。
三、如何在 MATLAB 中自定义多项式拟合函数在 MATLAB 中，有多种方法可以实现自定义多项式拟合函数。
这里我们介绍两种常用的方法：使用 polyfit 函数和自定义拟合算法。
1.使用 polyfit 函数MATLAB 自带的 polyfit 函数可以用于一维和二维数据的多项式拟合。
该函数的用法如下：```matlab[p, r] = polyfit(x, y, n)```其中，x 和 y 分别是一维数据的横坐标和纵坐标，n 是用户指定的多项式阶数。
p 和 r 分别表示拟合得到的多项式函数的系数和残差。
2.自定义拟合算法如果 MATLAB 的自带函数不能满足用户的需求，用户可以自行编写拟合算法。
这可以通过实现一个名为 fit 的函数来完成，该函数接受数据和多项式阶数作为输入参数，并返回拟合得到的多项式函数。
matlab数据拟合函数
matlab数据拟合函数
在MATLAB中，有几种常用的数据拟合函数可用于拟合数据集。
以下是其中一些常见的数据拟合函数：
1. polyfit：用于多项式拟合。
该函数通过最小二乘法拟合多项式曲线到给定的数据点集合。
例如，使用polyfit函数可以拟合一条直线（一阶多项式）或更高阶的多项式曲线。
2. fit：用于一般的曲线和曲面拟合。
该函数提供了广泛的拟合模型选择，包括线性模型、指数模型、幂函数模型、三角函数模型等。
通过指定适当的模型和数据点，fit函数可以自动拟合曲线或曲面。
3. lsqcurvefit：用于非线性最小二乘拟合。
该函数适用于拟合非线性模型到数据。
您需要提供一个自定义的函数，其中包含要拟合的模型方程，并将其作为输入传递给lsqcurvefit函数。
它使用最小二乘法来调整模型参数以最佳拟合给定的数据。
4. cftool：是MATLAB中的交互式拟合工具。
通过cftool命令，您可以在图形用户界面中使用交互式方式选择模型类型、拟合数据、调整参数并可视化结果。
这些函数提供了灵活和强大的数据拟合工具，可根据您的需求选择适当的函数和方法。
请参考MATLAB文档以获取更详细的使用说明和示例。
matlab 曲线拟合函数
【摘要】MATLAB是一种强大的科学计算软件，在工程、物理、数学等领域得到了广泛的应用。
曲线拟合是MATLAB中常用的功能之一，可以通过拟合函数对数据进行分析和预测。
本文主要介绍了MATLAB中的曲线拟合函数的基本用法和相关知识。
【关键词】MATLAB；曲线拟合；拟合函数1. 曲线拟合概述曲线拟合是指根据一些已知的数据点，找到一条或一组曲线，使得这些曲线能够最好地表示这些数据点。
曲线拟合在科学研究和工程应用中有着广泛的应用，例如在实验数据分析、信号处理、图像处理、统计分析等领域。
2. MATLAB中的曲线拟合函数MATLAB提供了丰富的曲线拟合函数，包括polyfit、polyval、lsqcurvefit等。
这些函数可以用于对一维或多维数据进行多项式拟合、曲线拟合及非线性拟合等操作。
下面分别介绍这些函数的基本用法。
3. polyfit函数polyfit函数可以用于对一组数据进行多项式拟合。
其基本使用格式为：```matlabp = polyfit(x, y, n)```其中，x和y分别为输入的数据点，n为拟合多项式的阶数。
函数返回的p为拟合多项式的系数，可用于后续的曲线绘制和预测。
4. polyval函数polyval函数用于利用polyfit函数得到的多项式系数对新的自变量值进行拟合。
其基本使用格式为：```matlaby_fit = polyval(p, x)```其中，p为polyfit函数得到的多项式系数，x为新的自变量值。
函数返回的y_fit为对应的因变量值，即拟合曲线上的点。
5. lsqcurvefit函数lsqcurvefit函数可以用于对给定的非线性模型进行拟合。
其基本使用格式为：```matlabp = lsqcurvefit(model, p0, x, y)```其中，model为非线性模型函数，p0为模型的初始参数值，x和y为输入的数据点。
函数返回的p为经过拟合后的模型参数，可用于后续的预测和分析。
matlab自定义拟合函数求系数
Matlab 是一种用于数学计算、可视化和编程的高级技术计算语言和交互式环境。
它被广泛用于工程、科学和金融领域，特别是在数据分析和处理方面。
在 Matlab 中，可以使用自定义拟合函数来求解数据拟合的系数，进而实现对数据的精确拟合和分析。
本文将介绍如何在Matlab 中使用自定义拟合函数求解系数，并讨论其在实际工程和科研中的应用。
1. Matlab 自定义拟合函数的基本用法在 Matlab 中，可以使用 fittype 函数创建一个自定义的拟合函数，其基本语法为：```matlabft = fittype('a * x + b', 'independent', 'x', 'dependent', 'y');```其中，'a * x + b' 为自定义的拟合函数表达式，'independent', 'x' 表示自变量为 x，'dependent', 'y' 表示因变量为 y。
这样就创建了一个自定义的线性拟合函数 ft。
2. Matlab 自定义拟合函数的参数设置在创建自定义拟合函数之后，可以使用 cfit 函数为拟合函数设置初始系数值，其基本语法为：```matlabcf = cfit(ft, 'a', 1, 'b', 1);```其中，ft为之前创建的拟合函数，'a', 1, 'b', 1 表示设置拟合函数的初始系数值为 a=1, b=1。
这样就创建了一个带有初始系数值的拟合函数cf。
3. Matlab 自定义拟合函数的应用通过以上步骤，我们成功创建了一个自定义的拟合函数并设置了初始系数值，接下来可以使用 fit 函数对数据进行拟合并求解系数，其基本语法为：```matlab[fitresult, gof] = fit(xdata, ydata, cf);```其中，xdata为自变量数据，ydata为因变量数据，cf为之前创建的带有初始系数值的拟合函数。
matlab函数拟合
matlab函数拟合1 函数拟合函数拟合在⼯程（如采样校正）和数据分析（如⾪属函数确定）中都是⾮常有⽤的⼯具。
我这⾥将函数拟合分为三类:分别是多项式拟合，已知函数类型的拟合和未知函数类型的拟合。
matlab中关于函数的拟合提供了很多的拟合函数，这⾥不再⼀⼀介绍。
仅对常⽤的多项式拟合和已知函数类型的拟合中⼀部分matlab函数的使⽤进⾏介绍。
1.1多项式拟合对于形式的拟合函数，其中为待定系数。
我们可以使⽤matlab中的polyfit函数进⾏拟合。
函数的调⽤形式为：coef = polyfit(xx,yy,n);其中xx,yy分别为已知的⾃变量和因变量数据，n为拟合的阶次。
下⾯是⼀个使⽤的例⼦。
clearclc %清除%设置参数xx = [1,2,3,4,5];yy = [6.1,7.2,8.1,9.2,10.1];n = 1; %选择⼀阶拟合%下⾯代码不⽤修改coef = polyfit(xx,yy,n);%上⾯已经求出结果，下⾯是进⾏绘图显⽰Fun = poly2sym(coef) %显⽰拟合函数xmax = max(xx);xmin = min(xx);xnum = 2*length(x1)+50;x = linspace(xmin,xmax,xnum);y = polyval(coef,x);plot(xx,yy,'o',x,y);title(char(Fun))运⾏完成后，会在matlab命令⾏窗⼝显⽰Fun=x+257/50.同时会绘图如下：上⾯这段代码可以直接拿来使⽤，只需要改动xx,yy,n即可。
后⾯的代码不需要修改。
为了进⼀步⽅便使⽤，我简单的制作了⼀个GUI界⾯，同样只需要设定相关值，点击开始拟合就可以拟合了。
如下所⽰：1.2已知函数类型的拟合我们在数据分析的时候经常遇到这种情况：知道了函数的⾪属函数和⾪属函数上的⼀些点，求⾪属函数的待定系数。
由于⾪属函数基本都不是多项式的形式，于是我们就不能使⽤ployfit函数了。
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在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。
下面给你简单介绍一下它的使用方法。
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=(0:0.02:0.98)';二胡与施工的计划的风光好舒服很多国家法规和积分高科技
y=sin(4*pi*x+rand(size(x)));
此时x-y之间的函数近似的为正弦关系，频率为2，但是存在一个误差项。
可以通过作图看出它们的大体分布:
plot(x,y,'*','markersize',2);
打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets 页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。
关闭Data对话框。
此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。
点击Fitting...按钮，出现Fitting对话框，Fitting对话框分为两部分，上面为Fit Editor，下面为Table of Fits,有时候窗口界面比较小，Fit Editor部分会被收起来，只要把Table of Fits 上方的横条往下拉就可以看见Fit Editor。
在Fit Editor里面点击New Fit按钮，此时其下方的各个选框被激活，在Data Set选框中选中刚才建立的x-y数据组，然后在Type of fit 选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是：
Custom Equations 用户自定义函数
Expotential e指数函数
Fourier 傅立叶函数，含有三角函数
Gaussian 正态分布函数，高斯函数
Interpolant 插值函数，含有线性函数，移动平均等类型的拟合
Polynomial 多项式函数
Power 幂函数
Rational 有理函数（不太清楚，没有怎么用过）
Smooth Spline ？？（光滑插值或者光滑拟合，不太清楚）
Sum of sin functions正弦函数类
Weibull 威布尔函数（没用过）
不好意思，没有学过数理统计，所以很多东西都是用了才知道，翻译也就不太准确。
不过在Type of fit选框下方有一个列表框，基本上各个函数类里的函数都写成解析式列在下方以供选择，所以找合适的函数还是比较容易的。
在这个Type of fit选框中选择好合适的类型，并选好合适的函数形式。
于是点击Apply按钮，就开始进行拟合或者回归了。
此时在Curve Fitting Tool窗口上就会出现一个拟合的曲线。
这就是所要的结果。
在上面的例子中，选择sum of sin functions中的第一个函数形式，点击Apply按钮，就可以看见拟合得到的正弦曲线。
在Fitting对话框中的Results文本框中显示有此次拟合的主要统计信息，主要有General model of sin1:
....... (函数形式）
Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信区间内的拟合常数）
a1=... ( ... ...) （等号后面是平均值，括号里是范围）
....
Godness of fit: (统计结果）
SSE: ... （方差）
R-squared: ... (决定系数，不知道做什么的）
Adjusted R-squared: ... (校正后的决定系数，如何校正的不得而知）
RMSE: ... (标准差）
上面的例子中经过拟合得到的函数最后为
y=0.9354*sin(12.36x+6.886)
频率为1.98加减0.03，和原来设置的频率为2符合，相对误差为1.5%。
这是曲线拟合工具箱的一个最简单的使用方法，上面还有很多功能，写是写不完的，自己参照这个基本的思路，翻着英汉词典，看着帮助，然后一个按钮一个按钮的试吧。
另外要说的是，如果想把这个拟合的图像导出的话，在Curve Fitting Tool窗口的File菜单下选Print to Figure，此时弹出一个新的图像窗口，里面是你要导出的图像，在这个figure 窗口的File菜单里再选Export，选择好合适的格式，一般是jpeg，选择好路径，点击OK 就可以了。
出来的图像可以在Word等编辑环境中使用，就不多说了。
要修改图像的性质，如数据点的大小、颜色等等的，只需要在对象上点右键，就差不多可以找到。