最小二乘法多项式拟合 matlab

x=[123456];y=[2.13.96.18.210.312];nh1=polyfit(x,y,2);%这里是二次拟合,你也可以先画出大概图形估计它是几次曲线然后再判断是12还是3..等.m=1:

xi=[0.019,0.023,0.027];%xdatayi=[430,380,256];%ydataabc0=[4,0.5,5];%initialvalues%%初始值设定abc=lsqcurve

这个问题的计算量很大.各点的(xi,yi)(i=1,2,3,4,5)坐标大致成线形关系.可利用最小二乘法求出斜率、截距以及非线性度.首先约定用小写的x和y表示各点坐标.而大写字母表示平均值.例如(X)

p=[xyones(length(x),1)]\z这样得到的就是平面z=p(1)*x+p(2)*y+p(3)祝你学习快乐!再问：xyz轴中如何显示所拟合的平面再答：方法很多，mesh函数最好

1）>>x=linspace(1,32,8);>>y=linspace(0.1,0.8,8);>>p=polyfit(x,y,1)p=0.02260.0774%a=0.0226b=0.07742）>>

首先确认一下,你这的log是以10为底的对数吧?那么命令如下.（如果是以e为底就不用除以log(10)了,自己改一下.)>>x=0.01:0.01:1;>>m=log(x)/log(10);>>for

用polyfit函数,（用来多项式拟合的,是用最小二乘法）举个例子x=[90919293949596];z=[70122144152174196202];a=polyfit(x,z,1)结果：a=1.

稍等好吗?好了,但愿没有耽误你!代码如下（注意不用任何控件即可）：PrivateSubForm_click()DimNAsInteger,U()AsDouble,IAsIntegerDimAAsSin

如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2)x=[0.110.130.190.210.270.370.530.590.710.790.891.07];y=[3868-10

/***最小二乘法计算类**@authorAdministrator**/publicclassLeastSquareMethod{\x05privatedouble[]x;\x05privatedo

经拟合得到1.337727485,.3902072783e-13,-.3855617205e-26代码：x=[416*10^(-9)460*10^(-9)532*10^(-9)540*10^(-9)5

Warningsduringfitting:Equationisbadlyconditioned.Removerepeateddatapointsortrycenteringandscaling.这是

对于线性函数,除了polyfit（）,还可以用regress（）等对于非线性函数,可以用lsqcurvefit（）或nlinfit（）等根据你提供的数据,可以拟合成如下关系Q=0.52429N^1.6

x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670

y=[00.060.110.170.230.280.340.400.460.520.590.650.720.800.870.961.051.161.311.55]';x=[20.0218.9517.7

#include#include#include#include#defineN9//N个节点#defineM2//M次拟合#defineK2*Mvoidzhuyuan(intk,intn,float

首先,提供的四组（xi,yi）坐标值是不够的,即使拟合其正确性是不高的,最好能提供十组数据.其次,可以将n=A+B/x^2+C/x^4代人y=(1-n)^2/(1+n)^2后,进行拟合其系数A、B、C

你可以查查POLYFIT函数,可以做到拟合曲线

数值分析中有很多数值逼近的方法,比如拉格朗日差值,牛顿插值,龙贝格等很多

这个没什么难度吧t=1:20;r=3*rand(1,20);plot(t,r)a=polyfit(t,r,5);y=polyval(a,t);holdonplot(t,y,'r')legend('随机