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mAtlAB里·进行模型的参数拟合.

多项式函数拟合:a=polyfit(xdata,ydata,n) 其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata为将要拟合的数据,它是用数组的方式输入.输出参数a为拟合多项式 的系数 多项式在x处的值y可用下面程序计算. y=polyval(a,x)

clc clear close all x=[0,100,200,300,400,500]; y=[1,0.62,0.40,0.21,0.18,0.12]; xx=x(2:end); yy=y(2:end); z=log(yy)./xx; c=polyfit(xx,z,1); a=c(1) b=c(2) ny=exp(a*x.^2+b*x); plot(x,y,'r*') hold on ezplot(['exp(',num2str(a),'*x.^...

下面是相应的Matlab程序 function matexpfit(x,y) %指数曲线拟合及其图示 %x,y为已知数据点且均为行向量 %拟合曲线 A=[ones(size(x))',x'];B=log(y)';X=A\B; %A\B为矩阵除法求AX=B的解 fprintf('a=%f,b=%f\n',exp(X(1)),X(2)) fprintf('拟合曲线...

你可以用lsqcurvefit()函数来拟合,数据容错性比较好。拟合结果为 p=0.9576;m= 0.2070 Krg 拟合值 1.0000 1.0000 0.8478 0.8075 0.6050 0.6101 0.3472 0.4009 0.2770 0.1802 0 0

matlab里有个函数叫lsqcurvefit,可以做非线性拟合,给你个例子,照着写就可以了,注意需要给定abc的初值(你要根据实际情况来估计) x=0.019,0.023,0.027 y=430,380,256 3 parameters: a,b,c target function: y=(a*(1-x/b)+x/b)^c ===========...

在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下: 1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。 2、设出函数,用命令“plot”绘出图像作为对比。 3、准备好散点数据,用命令“plot”绘出散点作为对比。 4、调用函数“fit”,参数包括散点数据和曲...

x=[1;1.5;2;2.5;3]; y=[0.9;1.7;2.2;2.6;3]; p=fittype('a*x.^0.5+b*lnx+c','independent','x') f=fit(x,y,p) plot(f,x,y); 上面是代码! 下面是结果: a=2.818 b=0.8552 c=-0.6627

matlab自带的函数里面有很多可以求解模型参数的函数(具体可参考《matlab在时间序列分析中的应用》,张善文,雷英杰,冯有前编著,电子书很容易搜得到),但是因为我理论掌握的不好,matlab计算的常数项一直是1,所以不知道matlab函数具体用的是...

我利用的是Matlab中的应用程序,Curve fitting,首先将数据导入到工作区中,接下来在菜单栏中的应用程序中找到Curve fitting,点击进去,会弹出一个Curve fitting Tool的页面,在页面的左上方会有选择,x/y/z等数据,选择好数据之后,接下来要右...

调用regress函数就能直接求出拟合度。 [B,BINT,R,RINT,STATS] = REGRESS(y,X,alpha) uses the input, ALPHA alpha为显著性水平(缺省0.05) ,b,bint 为回归系数估计值和它们的置信区间,r,rint 为残差(向量)及其置信区间,stats 是用于检验回归...

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