matlab曲线拟合问题

1. matlab曲线拟合问题

x=[1	2	3	4	5	6  7	8	9	10	100	200  300	400	500	600	700	800  900	1000];
y=[0.8	1.28	1.44	1.46	1.60	1.66  1.78	1.80	1.90	2.08	2.92	 2.94  3.14	3.24	3.42	3.54	3.66	3.74  3.78	3.88];
values=spcrv([[x(1) x x(end)];[y(1) y y(end)]],3,1000);
plot(values(1,:),values(2,:),'r');

2. matlab 曲线拟合，求助

f=[3.15 8.25 12.51 16.16 19.37 22.22 24.78 27.12 29.26 31.24 33.08 34.79 36.40 37.92 39.35 40.71 42.00 43.22 44.40 45.52 46.59 47.62 48.62 49.57 50.50 51.39 52.25 53.08 53.89]; 
x=[1:1:29];
F=@(p,a)p(1)*log(p(2)*a+1)+p(3);
p=lsqcurvefit(F,[1 1 1],x,f)
y=25.9028*(log(0.2780*x+1))-3.2009;
plot(x,y,'r-',x,f,'ko');
grid on;
最后运行结果为：p = 25.9028    0.2780   -3.2009即y=25.9028*(ln(0.2780x+1))-3.2009; 效果如下图

3. 为什么matlab做线性拟合出来曲线图？

为什么matlab做线性拟合出来曲线图？
分析了题主的代码，用regress函数来拟合线性函数是对的，按在出图时，出现了概念性的错误，即 plot(X,Y,'k+',X,z,'r')。
题主这里表示的X和Y实际上是线性拟合中计算时的线性方程组系数，而不是原试验数据。
所以，正确的表述格式是
plot(x1,y,'k+',x,z,'r')
同理，下列语句也有问题
t=1:38
y_fitting=X(t,:)*b;
y_fitting=b(1)+b(2)*x;
plot(t,y_fitting,'r-',t,Y(t,:),'b-');
正确的写法为：
Y=y';
X=[ones(length(y),1),x'];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);
z=b(1)+b(2)*x;
str = ['y=b1+b2*x'];   %显示拟合方程
fprintf('%s\n',str);
str = ['b1=',num2str(b(1)),'，b2=',num2str(b(2))];
fprintf('%s\n',str);  %显示拟合系数
stats  % 检验统计量
plot(x,y,'k+',x,z,'r') %绘制原数据与拟合数据的对比图
legend('Rot-Schätzung','Blau-Ist-wert');
运行结果如下所示。

4. 求助matlab大神，曲线拟合问题

对于matlab的拟合问题，可以使用cftool工具箱。
拟合结果是多种多样的。按你的要求，我试了一个，如下图：

这个拟合函数是一个幂函数，拟合结果为：
f(x) = a*x^ba =  2.102e-015b =       27.35也就是：
y=2.102e-015*x^27.35对于这个问题，对于cftool的使用，简单流程如下：
第一，在matlab命令窗口输入：
x=[2.755  3.035  3.184  3.212  3.236  3.293];y=[0  0.05  0.1  0.15  0.2  0.3];cftool会弹出拟合工具箱窗口，点击Data，X Data和Y Data分别选x、y，然后点击Creat data set。

第二，点击Fitting，弹出窗口点击New fit，Type of fit就是你要拟合的函数类型。我这儿选了Power，即幂函数。然后点击Apply，工具箱窗口就会显现你的数据以及拟合好的函数曲线。

Fitting窗口的Results，会显示此次拟合的结果。
如果没有显示函数图象，点击一下Ploting，确保两条plot都选上了。

你自已可以试试其它函数类型，或者微调其它的参数。比如选择三次多项式：

但是这个不满足你单调函数的要求。多项式拟合效果会很好，但是不一定满足你单调的条件。
你可以试试别的函数，试试别的参数，挑选你觉得合适的。

具体的，细节的cftool的使用，我这儿就不赘述了。你可以在网上找到很多相关资料。
若有不解，欢迎追问。

5. 你好，我想请教您一个MATLAB拟合曲线的问题？

你的问题应该这样来解决。
1、拟合函数可以用多项式近似表示，即
f(x,y) = a0 + a1*x + a2*y + a3*x^2 + a4*x*y + a5*y^2
2、使用regress函数，求解a0 、 a1、 a2、 a3、 a4、 a5的系数，即
[a,bint,r,rint,stats] = regress(Y,X);
3、计算决定系数、F统计量、概率值等统计参数
编程计算可以得到如下结果。

6. matlab曲线拟合的问题

你的问题可以这样解决。
当x=0时,求出y=8x^2+0.09x-98；y=7x^2+0.5x-90；y=5x^2+4x-97的三个y值，即-98，-90，-97，取他们的平均值（-98-90-97）/3=-95
当x=1时,求出y=8x^2+0.09x-98；y=7x^2+0.5x-90；y=5x^2+4x-97的三个y值，即-89.91，-89.5，-88，取他们的平均值（-89.91-89.5-88）/3=-89.1367
依次，类推，得到
x=[0
1
。。。]
y=[-95
-89.1367
。。。]
用polyfit(x,y,2)得到p
值，即
y=p1x^2+p2*x+p3

7. matlab 曲线拟合问题

用fit（）函数，拟合出其系数。
运行结果：


实现代码：

8. 求助matlab大神，曲线拟合问题

x=[2.755  3.035  3.184  3.212  3.236  3.293];
y=[0  0.05  0.1  0.15  0.2  0.3];
plot( x, y, 'b.' );
hold on;

p = polyfit( x, y, 3 );
fy = polyval( p, x );
plot( x, fy, 'r-' );
用三次多项式拟合到的多项式参数（P）为：
8.2989  -73.8404  218.8846 -216.1098