matlab曲线拟合后如何求函数值

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

拟合用polyfit和polyval.b=polyfit(x,y,2);%进行2次拟合,b是多项式前面的值.就如2次拟合中y=ax+b,a,b的值.yy=polyval(b,x);%得到拟合后y的新值

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

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

首先确定你把拟合曲线图画出来了,然后在figure1上边的选项中按Tools----BasicFitting-----cubic----Showequations----plotresiduals--

给我邮箱发邮件,我给你传过去

多元线性回归用regress命令；一元多项式回归用polyfit命令；多元二项式回归用rstool命令.

你把你的数据按行放到名为nihe.txt的记事本中,再考到工作目录下,运行下面的程序.T=textread('nihe.txt');plot(T(1,:),T(2,:),'+&

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

我也在做这方面的分析,对于曲线拟合,一是看相关系数如何越接近1越好,一般要求大于0.9,统计量的概率一般要小于0.05,所做的模型才可以使用,此外残差的置信区间应该包括0,但是对于拟合到什么程度,才算

a=[0.01410.01540.01640.01550.01490.01420.01290.01150.01140.01110.01050.01040.01000.00910.00810.00760

x=[.];y=[.];%x与y的数据要对应fun=inline('c(1)*x+c(2)','c','x');%根据散点图,确定曲线拟合方程,如y=ax+bc=lsqcurvefit(fun,[5,

你是用什么拟合的要是多项式拟合的就用p是拟合的结果f=poly2sym(p)f=3*x^5+5*x^4+x^2+12要是用lsqcurvefit你就在用subs把结果带入函数就好了

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

方法用.cftool曲线拟合工具首先输入.x,y的数据.然后输入：cftool.进入工具箱后,选择变量,及拟合方式.在左边就有标准差.其中(RMSE),(均方根误差)

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