用MATLAB把实验点拟合成曲线后如何求出某一点的切线

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=0:10;y=[131846981762894426418921202];p=polyfit(x,y,3);s=vpa(poly2sym(p))f=polyval(p,x);plot(x,f,x,

定义：myfun1.mfunctionv=myfun1(beta,X)v=beta(1)*exp(beta(2)*X)+beta(3);运行：beta=nlinfit(0:2:20,0.1*[1.32

x=[1:8];y=[4,3,6,8,5,3,6,7];p=polyfit(x,y,2);%此试为二次多项式拟合,如果要三次,把括号里的2改为3,同理4次5次%上式中得p即为二次多项式的2次项系数1次

请下载2002年的一篇文章：《拟合圆的几种方法》里面有方法介绍和mathematica的实现代码这篇文章我提交文库了,但似乎还没有通过审核,如需要回头你自己在文库搜搜看,没的话自己找地方去求.里面的最

程序：lnc=[-4.6052 -3.9120 -2.9957 -2.3026 -1.6094 -1.2040 -0.9163 -

一般要有具体的函数形式,最简单的是多项式,但这样的模型没有什么物理意义.有了具体函数后可选用一些寻优函数,如fmin系列的fminsearch、fminbnd、fminunc、fmincon等等,求一

你要的拟合问题,有很多种方式如果你需要的一条函数,希望尽量靠近这些点,但是可以不过这些数据点,可以用最小二乘法去求这么一个函数,具体的函数形式,也是由你自己定如果你要这个拟合函数过这些数据点,那么可以

可以参考http://www.xinyudiyi888.com/?post=3这篇博客文章上的办法再问：额点都是未知的啊再答：亲，你有图，先二值化，你可以获取点啊，而且你说的是对离散点进行直线拟合。

t=0:5:55;y=[01.272.162.863.443.874.154.374.514.584.624.64];%你将t,y的每一个值代入方程,会得到关于a,b,c的三元一次方程组(12个方程)

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

曲线总可以用参数方程描述：X=x(t),Y=y(t),Z=z(t),不妨假设x(t),y(t),z(t)是关于t的多项式函数,那么：x（t）=x0+x1*t+x2*t^2.给定一组参数就有一条曲线,并

x1=0:1:10;y0=3*x1.^2+2*x1+6;z=0:0.001:10;y=spline(x1,y0,z);y1=interp1(x1,y0,z);plot(x1,y0,z,y,z,y1,'

matlab非线性的拟合有两个命令lsqcurvefit和lsqnonlin.这里用lsqcurvefit（lsqnonlin一样做）,先介绍下lsqcurvefit（原理是最小二乘法）已知数据点：x

%你没说神经网络类型,就使用最简单的前向反馈网络拟合.t=[03.94.17.38.413.114.816.417.71919.720.321.224.526.327.828.92929.831.13

可以用polyfit来拟合,不过其操作比较麻烦.直接输入cftool,打开一个界面,输入x,y数据,创建其关系,然后在图中的相应窗口选取要拟合的模型,我选的是线性拟合,5次,系数可信度达到95%.

CATIA逆向设计模块可以

[a,b,c]polyfit(x,y,3)再问：这不是采用的最小二乘法的原理拟合的再答：那你还想怎么拟合？

求导再问：问题是x=[306090120150180210240270300]y=[4.104.013.933.853.773.703.633.563.493.42]求y=3.82处切线，可否详细一点

拟合x和y1还是和y2还是拟合x和y1,y2?Y2=p00+p10*x+p01*y1Coefficients(with95%confidencebounds):p00=1.062(0.7741,1.3