matlab求拟合曲线上的值

楼主你的数据来源是什么,有物理或数学背景吗,通过分析你的数据我发现这几组数据前两组用多项式拟合效果还可以,后面几组的多项式拟合效果实在是不怎么样.我用曲线拟合工具箱cftool拟合,从里面挑了好几种拟

用polyfit函数.%m文件clear;x=[12345];y=[44.56810];S=polyfit(x,y,1);X=0:0.1:6;Y=S(1)*X+S(2);plot(x,y,'*',X,

>> x=[0 0.1 0.2 0.4 0.6 0.8 1];y=[7.53 7.04 6.2&n

使用polyfit函数就可以拟合曲线了比如给出的坐标分别是x和y,则有P=polyfit(x,y,3)这样得到的P就是多项式的系数.这里的3指的是三次多项式!祝你学习愉快!再问：我想把曲线变得更平滑一

x=[1997199819992000200120022003200420052006200720082009];y=[5156513865267434847596881070311384123431

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

clc,clearallx=[-20.0000 -15.0000 -12.5000 -10.0000 -7.5000 -5.0000 -2.

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

好像是最小二乘拟合：最小二乘大约是1795年高斯在他那星体运动轨道预报工作中提出的[1].后来,最小二乘法就成了估计理论的奠基石.由于最小二乘法结构简单,编制程序也不困难,所以它颇受人们重视,应用相当

t=0：0.5:5；s1=[0.5 -0.18 -0.01 0.13 0.1 0.31 -0.22 -0.31 0.2&

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

曲线不平滑主要还是你的数据少

这样好些,比多项式精度高许多.functionhhx=[123456];y=[214575949898];b0=[111111];a=nlinfit(x,y,@mymodel,b0)xx=min(x)

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,'

可用matlab曲线拟合工具箱,里面有各式各样的拟合函数可供选用...x=[367   379   414   

%1非线性拟合warningoffx=[100200400600800]';y=[406080120150]';f=fittype('a+b*x^m');options=fitoptions('a+b

clear;clc;x=[1 2 3 4 5 6 7 8];y=[1 3 6 11 16&

取对数,展开：log(y)=-x^2/c^2+2*x*b/c^2+log(a)-(b/c)^2用matlab解超定方程组的功能求[-x^2,2*x,1]*[1/c^2;b/c^2;log(a)-(b/

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S=（L2的曲线积分－L1的曲线积分）用三次样条插值和复化辛普森公式计算：例如x0=[0.91.31.72.12.633.23.33.54.04.65.05.56.06.36.67.07.37.88.