1)多元非线性函数拟合中参数的初始值需要提前设置,有些情况下,参数的初始选取对函数拟合结果影响极大,需要谨慎处理。 2)第二三种方法中,由于数据是多维的,因此只展示了第一个维度的拟合函数图。如有需要,可自行修改。 3)自定义拟合函数要看清楚数据X的维度,我这里是三维的,因此有x(:, 3),如果是D维,要写到x...
1. 准备数据：将需要进行拟合的数据准备好，并存储在 MATLAB 中的数组中。2. 选择模型：根据数据的特...
1)多元非线性函数拟合中参数的初始值需要提前设置,有些情况下,参数的初始选取对函数拟合结果影响极大,需要谨慎处理。 2)第二三种方法中,由于数据是多维的,因此只展示了第一个维度的拟合函数图。如有需要,可自行修改。 3)自定义拟合函数要看清楚数据X的维度,我这里是三维的,因此有x(:, 3),如果是D维,要写到x...
首先导入数据(参数和结果) 确定自己要拟合的函数(自己画个散点图预估一下,或者是使用SPSS的曲线估算,但是没自己画图看的舒服) 确定要拟合的系数的预估值(全部写零也行,但是你得有个大概想法,比如你图像是幂次为负的幂函数,那么你就写个负值,比如-1) 套用nlinfit函数,得出的bate矩阵就是你要拟合的系数矩阵。 c...
回答:在MATLAB中进行非线性多元函数的拟合,可以使用curve fitting工具箱中的各种拟合函数,如lsqcurvefit、nlinfit等。首先,需要定义拟合函数的形式,并根据实际数据选择合适的拟合模型。然后,使用拟合函数和实际数据进行拟合,可以通过最小二乘法或非线性最小化方法进行拟合。最后,通过优化算法得到拟合参数,并计算拟合曲线。在...
并提供各类案例讲解和matlab源码文件。总体方法就是用nlinfit或者lsqcurvefit等最小二乘拟合工具对复杂函数自...
方法一：1、最常用的是多项式拟合，采用polyfit函数，在命令窗口输入自变量x和因变量y。2、以二次多项式拟合为例，输入p=polyfit(x,y,2)，如果想拟合更高次的多项式，更换括号内数字即可。通过计算获得的p，是一个数组，对应了多项式的各项系数，以图中为例，拟合出的多项式为：y=0.9962x2+0.0053...
log(y)=log(a)+b*log(x1)+c*log(x2)于是立即就转换为了线性拟合 [1 log(x1) log(x2)]*[log(a) b c]'=log(y)于是[log(a) b c]'=[1 log(x1) log(x2)]\log(y)这样就可以得到a，b，c了。不需要进行非线性拟合。下面是程序：（对于x1、x2、y的赋值部分这里就不写了，你...
= [1; 1; 1]; beta = nlinfit(X,Z,fun,beta0); [xt, yt] = meshgrid(linspace(min(...
你的x1只有42个变量，x2和y有43个，你这个有问题。可以用matlab中的curve fitting tool来进行拟合。