matlab根据数据拟合函数 matlab怎么对数据进行拟合

各位老铁们好，相信很多人对matlab根据数据拟合函数都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于matlab根据数据拟合函数以及matlab怎么对数据进行拟合的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

不知道函数形式时如何用Matlab对数据拟合

1、根据x，y值，用plot()函数画出图形，

x=[...]

y=[...]

plot(x,y,'r-')

2、根据图形的趋势，确定拟合函数方程（一般可与已知的图形作对比），如

y=a1*x^3+a2*x^2+a3*x+a4

3、用inline（）函数定义拟合函数

func=inline('a(1)*x^3+a(2)*x^2+a(3)*x+a(4)','a','x')

4、用nlinfit（）函数或lsqcurvefit（）函数，求拟合系数a，

a=nlinfit(x,y,func,x0)

matlab怎么实现拟合外推

拟合外推就是将一个数据集上建立的模型应用到另一个数据集上，可以先用matlab回归函数建立前一数据集的线性关系模型，然后将此模型应用到后一数据集上进行预测，便可实现拟合外推

matlab如何拟合数据得出函数

在MATLAB中，可以使用“拟合工具箱”来实现数据的拟合，通过给定一组数据点，自动计算出最佳拟合曲线或者多项式函数等。下面以拟合一组二维散点数据为例，介绍如何使用MATLAB进行数据拟合：

假设我们有一组二维散点数据（x,y），需要对其进行拟合。首先，将数据点存储在两个向量中，例如：

matlab

复制代码

x=[123456];

y=[1.11.93.24.14.96.1];

接着，在MATLAB命令窗口输入命令“cftool”，打开“拟合工具箱”。

在“拟合工具箱”中，可以选择不同的拟合类型，例如多项式拟合、指数拟合、对数拟合等。这里以多项式拟合为例，选取“一元多项式拟合”。

在“一元多项式拟合”界面中，可以设定需要拟合的多项式的阶数（即多项式次数），也可以手动调节多项式系数（默认多项式系数为0）。此处设置阶数为2。

接下来，点击“拟合”按钮，可以得到拟合结果。拟合结果在“结果”窗口中显示，包括多项式系数、R方值、拟合曲线等信息。此处得到的二次多项式拟合方程为：y=0.02634x^2+0.6369x+0.2047。

最后，可以在MATLAB命令窗口中使用这个拟合函数进行预测，例如：

matlab

复制代码

x_test=7:0.1:10;

y_test=0.02634*x_test.^2+0.6369*x_test+0.2047;

plot(x,y,'o',x_test,y_test)

上述代码画出了原始散点数据和拟合曲线的图像，可以通过调整拟合阶数或者选择不同的拟合类型来优化拟合效果。

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

如何用matlab数据拟合函数

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线拟合模型。

5、按回车键即可完成曲线拟合，p1、p2、p3为多项式前面的系数。

matlab二元函数拟合

设拟合的2元2次方程为

f（x，y）=b1*x2+b2*x*y+b3*y2+b4*x+b5*y+b6

用Matlab的regress（）函数拟合，也可以用自定义函数拟合。regress（）函数命令格式为

[B,BINT,R,RINT,STATS]=REGRESS(Y,X)

B——参数估计值，拟合函数系数

BINT——B的置信区间

R——残差向量，测试值与拟合值的差值

RINT——R的置信区间

STATS——检验统计量，置信度、F统计量，p值

Y——因变量观察值

X——自变量观察值

根据提供的数据，通过拟合得

B1=0

B2=-1734024.851

B3=-31661318.71

B4=3785724.073

B5=9670754.012

B6=-512586.098

好了，关于matlab根据数据拟合函数和matlab怎么对数据进行拟合的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！