matlab求拟合曲线曲线参数

x=1:24;y=[550552.3554.5559.1561.4586.4645.5690.9709.1718.2690.9656.8645.5615.9593.2586

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

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.

对于线性函数,除了polyfit（）,还可以用regress（）等对于非线性函数,可以用lsqcurvefit（）或nlinfit（）等根据你提供的数据,可以拟合成如下关系Q=0.52429N^1.6

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

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

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

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   

clear>>i=[20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120];>>vi=[0,0,43,143,303,497,650,805,913,1000,1075];>>A=[

令x＝(cos(k)./sin(k))./c,这个就是xdata向量y=252/(2.016129032*10^9)*a*x^b取log得到log(y)=b*log(x)+log(252/(2.016

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