matlab曲线拟合函数参数求解

1、你给的数据有问题,t有11个点,而R只有10个点.暂按照删去t的最后一个点考虑.2、拟合和很多因素有关,比如初值、拟合函数的选择、算法设置等.3、按现有程序拟合的结果：a=374.5997,b=1

两边取一下对数就变成线性拟合了,然后用最小二乘法就可以了

y=[...0.2250.240.240.2550.270.350.3666666670.390.3966666670.4050.450.450.450.480.510.510.5511111110.

1、在命令行输入数据：2、启动曲线拟合工具箱》cftool3、进入曲线拟合工具箱界面“CurveFittingtool”（1）点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口；（2）利用Xdata和Ydat

usecommandx=mysort(x)tryfollowingcodes.functiony=my_sort(x);fori=1:10forj=1:9ifx(j)>x(j+1)tmp=x(j);x

clc%原数据节点x=[0.511.522.53];y=[1.752.453.814.888.6];plot(x,y,'*');holdon;%求最小二乘意义下拟合多项式的系数n=3;%待拟合多项式的

数据量不足造成的,略改一下就好了.不过,曲线不适合多项式拟合,即使使用高次幂也不理想,用指数方程拟合效果好多了.clear;clc;clf;X=[0.240.521.543.9110.818.7253

matlab里有个lsqcurvefit函数,给你段程序,自己照着改吧,应该不难的functionUntitled3clcxi=[0.019,0.023,0.027];%xdatayi=[430,38

你的function里面下面的f应该写成f=p(1)./(x.^p(2)-1);就行了除号前面加个点,因为你是处理数组.还有个问题,就是你的myfunction的单引号那用英文的输入法,‘'是不一样的

a=[0.01410.01540.01640.01550.01490.01420.01290.01150.01140.01110.01050.01040.01000.00910.00810.00760

m程序为：g=[15993.288 13851 11637.46656 9794.567412 8352.9348];h=[17.4 21.98&nb

如果是已知一组数据的话,用fit命令将数据拟合成你要的函数形式,函数形式中哪些参数都会在结果中显示出来再问：例如f(x)=a*x^2+b*x,f(1)=2,f(2)=3,我们可以通过待定系数算出来的，

函数形式可以给出来吗?如果是线性的话可以直接最小二乘估计参数.如果是非线性的,建议用fit函数,自己看一下帮助文档就知道怎么用了.再问：y=m/[1+(m/566-1)*e^(-ry)]m,r是参数。

clear>> x=[1:31]；%输出x值>> y=[25755,28500,28197,27239,28924,28317,28367,28317,26

x=[];y=[];F=@(p,a)p(1)*a+p(2)+p(3)*sin(p(4)*a+p(5));p=lsqcurvefit(F,[11111],x,y)%p即为所拟合函数系数,分别为a,b,c

分别使用2、3、4阶多项式拟合,结果如图所示.需要说明的是,使用四阶多项式拟合,会有警告信息“Polynomialisbadlyconditioned”,原因是其实不需要使用那么高的阶次,3阶就足够了

确定参数的初始值是比较繁琐的工作,一般可以用随机函数rand（）来初定初始值,再根据plot（）的散点图的曲线趋势,再调整初始值,直到试验数据曲线与拟合函数曲线基本吻合,即R²≈1（相关系数

需要用到非线性拟合函数,按你这个式子我试了下好像拟合不出结果,所以我把你的式子简化了一下,前面那一部分（35.72A/4333.3(B-A)）其实也可以看做一个参数,就叫做C吧,自己建立一个m文件,我

用函数lsqnonlin你应该己知p,q,s,y,对吧?拟合只是找他们的关系而己,实际上就是y=f(p,q,s)你需要先建一个y_fun.m的function,比如functionres=y_fun(

把curvefun修改了下,拟合很好.xdata=0:1:24;ydata=[1,1.01573,1.031006579,1.045842764,1.059417803,1.071707049,...