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mAtlAB最小二乘法曲线拟合 非线性拟合

>> x =[125.1200 126.6500 128.6300 129.5100 132.8900 136.7400 137.0100 144.0100 150.0300 155.0600]; >> y=[26.5000 37.9300 50.9300 53.4000 64.2000 74.6500 77.4000 87.5400 95.5000 101.8600]; >> fun=@(pb,x) 0.94*(x.^pb(1)-pb(2)^pb(...

If Method is NonlinearLeastSquares,(非线性曲线拟合) then the additional parameters are: Algorithm - Algorithm to be used in FIT Levenberg-Marquardt Gauss-Newton Trust-Region 默认的为 Trust-Region

MATLAB的最优化工具箱中提供了lsqcurvefit()函数,可以解决最小二乘曲线拟合的问题,改函数的调用格式为: [a,J]=lsqcurvefit(Fun,a0,x,y) 其中,Fun未原型函数的MATLAB表示,a0未最优化的初值,x,y为原始输入输出数据向量,调用该函数将可以返...

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,这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法,该方法是寻找函数使得最校 MATLAB函数:p=polyfit(x...

最小二乘法直线 clear all clc x=[1 2 3 4 6 8 10]; y=[109.78 80.35 58.81 43.04 23.05 12.35 6.61]; a=polyfit(x,y,1); x1=0:0.01:11; y1=polyval(a,x1); plot(x,y,'b*',x1,y1,'r','linewidth',3,'markersize',18) %作二维图形曲线图和点图。 ...

clear;close all; x=3:8; y=[5.6 5.81 6.01 6.27 6.55 5.96]; xnum=length(x); p1=polyfit(x,y,4); plot(x,y,'o'),hold on; newx=3:0.01:8; newy=polyval(p1,newx); plot(newx,newy,'r'),grid on,hold off;

用polyfit()语句可以, polyfit(x,y,拟合次数n); x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是最小二乘法拟合 你可以这样写 x=[ 0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]; y=[30 68 75 82 82 77 ...

x=[10,20,30,35,40,50,60,70,80,90,100]'; y=[2.1681,2.2030,2.2482,2.2783,2.3075,2.3687,2.4364,2.5053,2.5882,2.6663,2.7611]'; X=[ones(size(x)) x x.^2]; coe=X\y

用polyfit函数,(用来多项式拟合的,是用最小二乘法) 举个例子 x=[90 91 92 93 94 95 96]; z=[70 122 144 152 174 196 202]; a=polyfit(x,z,1) 结果: a = 1.0e+03 * 0.0205 -1.7551 1表示1次多项式(一次时就是直线,适用于你的情况) a是多...

matlab中用最小二乘拟合的常用函数有polyfit(多项式拟合)、nlinfit(非线性拟合)以及regress(多元线性回归)。由于是曲面拟合,自变量有2个,应变量一个,可以使用的有nlinfit和regress,线性时用regress,非线性时用nlinfit。 具体介绍一下...

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