作业帮matlab中幂级数拟合阶数的确定
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/16 07:05:42
多元任意拟合?是三次样条插值之类的吗?再问：任意的，例如给定模式f（x，y），就能拟合再答：给定已知点吧？做最小二乘拟合或者是经过这些点
首先你给的题目有问题,Y只有59个数据,所以我给X多增加了2个.其次你怎么没赏分最后的结果是只有这样的人才会来解答你的问题了,clear;clc;x=30:5:320;y=[33.4537.2340.
你这个曲线拟合本来就不是简单的事情.对于这种指数函数的线性组合,一般很难找到合适的变换使其变成多项式.如果你能找到这样的变换,那么问题就简单许多.如果不能,那么就需要Bayesianinference
好像没有吧要算的话就把函数转化为x^2/a+y^2/b=1转化成b*x^2+a*y^2=a*b求超定方程组就可以了吧
你的函数就是z=ax+by+c,然后用最小二乘法确定系数abc即可
x=[1,2,3,4,5]y=[500.6,442.4,428.6,370.1,343.1]p=polyfit(x,y,1)y6to10=polyval(p,[6:10])plot(x,y,'o',[
helppolyfitPOLYFITFitpolynomialtodata.POLYFIT(X,Y,N)findsthecoefficientsofapolynomialP(X)ofdegreeNth
两边取自然对数lnY=lnA-BX,令Z=lnY,C=-B,D=lnAZ=CX+D拟合这个直线就OK
模型选为：y=b0+b1*x1+b2*x2+b3*x3.代码：X0=ones(11,1);X1=[104020104040102900103310958559899810417499824977081
预测发现数据之间的关系
在拟合函数过程中,不管用nlinfit（）函数还是用lsqcurvefit（）函数去拟合非线性函数,都要先确定一组初始值,初始值选择好与坏,直接影响其拟合精度（即相关系数）.但初始值选择实际是有一定的
f=inline('1./sqrt((c*x).^2+1)','c','x');x=0:0.1:3y=1./sqrt((0.5*x).^2+1);f=inline('1./sqrt((c*x).^2+
程序改成如下：A=[13631];s=poly2str(A,'x');x=unifrnd(0,5,150,1)%产生150个[05]上的均匀分布随机数y=polyval(A,x)%5阶多项式拟合p=p
你给我数据,我来帮你.再问：你告诉我输入matlab时的源代码就好了，坐标空起来，谢了再答：已发私信给你。
已知x1={1040201040401029001033109585598998104174998249770810013396785}x2={31.20631.21330.8730.99428.75
functionf=fun(c,x)f=((c(1)+c(2).*x+x.^2)-((c(1)+c(2).*x.^2).^2-4*x.^2).^0.5)./(2*x.^2)b=[3.50264.203
1.根据实际系统理论模型的阶数拟合.2.当然一般情况下,1的条件并不知道,这时可以采用尝试的方法.3.还可以使用样条拟合（这个能基本保证所有点在曲线上）,就是spline
这种比较复杂的式子拟合之前先化简一下比较好,至少可以两边取一下对数,另外,这个式子里a,b两个参数应该合到一起,否则是拟合不出结果的.
B=REGRESS(Y,X)
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