插值与拟合 matlab 用最小二乘法求形如y=ae^bx

给你一个例子：figure;t=[1999200020012002200320042005200620072008];c=[399.72506.97754.98989.41202.481473.291

m=[99,139,199,299]';n=[0.35,0.25,0.2,0.15]';%拟合n=ae^(bm)模型s=fitoptions('Method','nonlinearLeastSquar

我尝试了一下,没有问题.输出数据和拟合一样.你是不是程序哪里出问题了.再问：那你能把具体函数发过来么？如果附带有参数的截图，就像我那样就更好了

x=[200320042005200620072008];y=[686648006907122073317128817465808892483193049977];p=polyfit(x,y,1);%

用polyfit（）语句可以polyfit(x,y,拟合次数n);x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是最小二乘法拟合你可以这样写x=[0.250.50.7511.522.533

出错在于函数不能用inline定义,改用匿名函数@,如：t=[0.25,0.5,0.75,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]

polyfit（）函数可以输出多项式的系数,即拟合的函数表达式,你可以helppolyfit一下

有关微分方程参数拟合的技术,已经有相关的讨论：1、基于matlab四种方法解决变参量常微分方程参数识别（回归）2、基于MATLAB和Forcal进行微分方程参数拟合3、一个典型隐式方程（通用有效介质方

clear;closeall;x=[035791112131415];y=[01.21.72.02.12.01.81.21.01.6];xnum=length(x);p1=polyfit(x,y,7)

应用polyfit可以做曲线拟合.我需要你的拟合函数.不同的非线性拟合函数有不同的拟合形式.大多都是通过两边同时取对数级log!然后令X=log（x）,Y=log（y）

你说的3维是真3维还是假3维.假3维的2次二项式我写过.就是一个曲面.坐标x,y上的点的值是z.（z不是坐标值,所以说是假3维）.只要你根据一维的方法,对二项式的x,y分别求偏导,然后令方程等于零,最

给你一个画MatlabLogo的例子,自己在基础上改改就可以了%%Logo%PlottheL-shapedmembranelogowithMATLAB(R)lighting.%Copyright198

m文件functiony=nihe4(p,x)y=p(1)*x+p(2)*x.^2.*exp(-p(3)*x)+p(4);主程序：x=0.1:0.1:1;y=[2.3201,2.6470,2.9707

X=[12345678910];Y=[2.35.47.83.54.15.63.45.67.88.8];my=mean(Y)%Y的平均值sy=std(Y)%Y的均方差(标准差)M=[1.52.53.54

把f=x(1)*(x(3)/x(2))^(2*x(2))*(x(2)-1)^(2*x(2)-2)/205000/(2*x(2)+1)/(t^2*(426/680)^2-426^2)/t^(2*x(2)

你好可以用lsqnonlin进行拟合用法x=lsqnonlin(@fun,x0,lb,ub,options,P1,…)其中fun是名为fun.m的m文件,里面有你想要进行拟合的函数形如function

x = (1:7);y = [12,9,9,10,18,24,28];xi = 0:0.25:8;% [b,bint,r,rint

程序为：x=[15,30,45,60,75,90,105,120,135,150,165,180,195,210,225,240,255,270];y=[7,7.9,8.8,10,11,12.6,14

p=polyfit(x,y,n)用于多项式曲线拟合,其中x,y是一个已知的N个数据点坐标向量,当然其长度均匀为N,n是用来拟合的多项式系数,p是求出的多项式系数,n次多项式应该有n+1个系数,故p的长

严格的来说,二次多项式拟合不是最小二乘拟合.lsqnonlin()、lsqcurvefit()是最小二乘拟合