polyfit matlab，matlab中的拟合函数

大家好，关于polyfit matlab很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于matlab中的拟合函数的知识，希望对各位有所帮助！

matlab拟合曲线求参数

代码示例：

令x＝(cos(k)./sin(k))./c，这个就是xdata向量

y=252/(2.016129032*10^bai9)*a*x^b

取log得到

log(y)=b*log(x)+log(252/(2.016129032*10^9)*a)

所以log(y)与log(x)是线性关系，用p=polyfit(log(xdata),log(y),1)求出

b=p(1);

a=exp(p(2))/252*(2.016129032*10^9);

%

因为log(252/(2.016129032*10^9)*a)=p(2)

所以最终程序是如下：

clear

all

c=[2.7,2.8,2.9,3,3.1,3.2,3.45,3.7,3.95,4.2,4.45,4.7,4.95,5.2];

k=[0,47,93,140,186,279,372,465,558,651];

y=[18.98,27.35,34.86,38.52,38.44,37.73,38.43,43.87,42.77,46.22];

xdata=(cos(k)./sin(k))./c;

p=polyfit(log(xdata),log(y),1);

b=p(1);

a=exp(p(2))/252*(2.016129032*10^9);

matlab中linefit函数原理

matlab的polyfit函数的原理为：最小二乘法曲线拟合原理。即：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。知识点延伸：polyfit函数调用方法为polyfit(x,y,n)。用多项式求过已知点的表达式，其中x为源数据点对应的横坐标，可为行向量、矩阵，y为源数据点对应的纵坐标，可为行向量、矩阵，n为你要拟合的阶数，一阶直线拟合，二阶抛物线拟合，并非阶次越高越好，看拟合情况而定。matlabpolyfit做出来的值从左到右表示从高次到低次的多项式系数。

怎样使用matlab做曲线拟合

方法一、用数据拟合工具箱CurveFittingTool

打开CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中输入cftool，即可进入数据拟合工具箱。

输入两组向量x，y。

首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。

例如在命令行里输入下列数据:

x=[196,186,137,136,122,122,71,71,70,33];

y=[0.012605;0.013115;0.016866;0.014741;0.022353;0.019278;0.041803;0.038026;0.038128;0.088196];

数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的Xdata和Ydata，选择刚才输入的数据，这时界面中会出现这组数据的散点图。

选择拟合方法，点击Fit

左侧results为拟合结果，下方表格为误差等统计数据。

方法二、用神经网络工具箱

1、打开神经网络工具箱，在commandwindow内输入nftool，进入Neuralfittingtool

2、导入数据，点击next，导入Inputs为x，Targets为y。

3、选择网络参数，点击next，选择训练集和测试集数量，点next，选隐藏层节点个数。

4、训练数据，点next，选train。

5、绘制拟合曲线，训练完成后电机plotfit

训练结果参数在训练完后自动弹出

神经网络工具箱可以用command写，请搜索关键字matlab神经网络工具箱函数。

方法三、用polyfit函数写

polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。

调用方法：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y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。

%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')

方法四、自行写算法做拟合

请参考数值分析教科书，拟合、插值方法较多，算法并不复杂，灵活套用循环即可

matlab怎么进行三点线性滑动平均

在MATLAB中，可以通过以下步骤来实现三点线性滑动平均。首先，确定数据点的总数N。

然后，使用for循环从第二个数据点开始，计算前后三个数据点的平均值，并将结果存储在一个矩阵中。值得注意的是，在计算第二个和倒数第二个数据点时，只有两个相邻数据点参与平均计算。最后，返回平均值矩阵，这样就完成了三点线性滑动平均的操作。

matlab怎样判断数据多项式拟合误差

在MATLAB中，可以使用polyval函数来计算多项式拟合的误差。假设你已经通过polyfit函数得到了多项式的系数，然后使用polyval函数将这些系数与输入的x值结合起来，计算出拟合曲线上的y值。然后，通过将这些拟合的y值与实际观测的y值进行比较，可以得到拟合的误差。以下是一个示例代码：```matlab%输入的观测数据x=[1,2,3,4];y=[5,6,8,10];%多项式拟合degree=2;%设置多项式的阶数p=polyfit(x,y,degree);%拟合多项式的系数%计算拟合曲线上的y值y_fit=polyval(p,x);%计算误差error=y-y_fit;%打印误差disp('拟合误差:');disp(error);disp('总误差:');disp(sum(error));```在这个示例中，我们使用polyval函数计算了多项式拟合的y值，并将拟合误差存储在error变量中。然后，通过disp函数将误差打印出来。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。