matlab离散点拟合直线算法

x=[123456];y=[2.13.96.18.210.312];nh1=polyfit(x,y,2);%这里是二次拟合,你也可以先画出大概图形估计它是几次曲线然后再判断是12还是3..等.m=1:

%用解方程的方法求交点坐标...p1=ployfit(x1,y1,2);f1=polt2str(p1,'x');p2=polyfit(x2,y2,2);f2=poly2str(p2,'x');[x,y

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.

t=[11.41.622.42.633.644.656];y=[0.264241,0.408167,0.475069,0.593994,0.691559,0.732615,...0.800852,0.

1）>>x=linspace(1,32,8);>>y=linspace(0.1,0.8,8);>>p=polyfit(x,y,1)p=0.02260.0774%a=0.0226b=0.07742）>>

首先确认一下,你这的log是以10为底的对数吧?那么命令如下.（如果是以e为底就不用除以log(10)了,自己改一下.)>>x=0.01:0.01:1;>>m=log(x)/log(10);>>for

用polyfit函数,（用来多项式拟合的,是用最小二乘法）举个例子x=[90919293949596];z=[70122144152174196202];a=polyfit(x,z,1)结果：a=1.

我把球面拟合出来了,也画出来了,但不知道什么是球度误差,你可以用数据和拟合出的球面方程自己算.clear;clc;[x,y,z]=sphere(5);data=10*unique([x(:)-0.1,

你要的拟合问题,有很多种方式如果你需要的一条函数,希望尽量靠近这些点,但是可以不过这些数据点,可以用最小二乘法去求这么一个函数,具体的函数形式,也是由你自己定如果你要这个拟合函数过这些数据点,那么可以

可以参考http://www.xinyudiyi888.com/?post=3这篇博客文章上的办法再问：额点都是未知的啊再答：亲，你有图，先二值化，你可以获取点啊，而且你说的是对离散点进行直线拟合。

helppolyfitPOLYFITFitpolynomialtodata.POLYFIT(X,Y,N)findsthecoefficientsofapolynomialP(X)ofdegreeNth

你去下一个遗传算法的完整程序,再翻翻相关介绍的书.程序都是前后联系的,原理很简单,程序实现需要很多参数和变量,这样单单的说怎么实现很难说清楚.建议看看王小平的《遗传算法-理论,应用及软件实现》

clear;clcx=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]y=[1 1 2 

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

matlab非线性的拟合有两个命令lsqcurvefit和lsqnonlin.这里用lsqcurvefit（lsqnonlin一样做）,先介绍下lsqcurvefit（原理是最小二乘法）已知数据点：x

你这个程序是对的呀,也只是有一点的小毛病呀clearall%线性拟合的程序：x=[1515.215.415.615.81616.216.416.616.8]; y=[0.010.0150.0

看你的数据不多啊,我的建议还是把数据分段,然后写三个拟合函数这样呗

[a,b,c]polyfit(x,y,3)再问：这不是采用的最小二乘法的原理拟合的再答：那你还想怎么拟合？

你没有给数据啊.cftool输入x和y,然后选择fit类型1linear2quadratic然后给出的SSE就是误差平方和再问：求整套程序谢谢

第一,你的代码中没有给出Gs的值,我随机给了一个,完了你根据情况更改.然后利用工具箱即可做多项式拟合,残差、预测等都可以做.代码：clearclcv11=[0,3.44,6.86,10.3,12.3,