在MATLAB中拟合幂函数通常涉及以下几个步骤:准备幂函数模型和数据集、使用MATLAB的fit函数进行拟合、分析拟合结果、可视化拟合效果,以及根据需要调整模型参数并重新拟合。下面将详细解释每个步骤: 1. 准备幂函数模型和数据集 幂函数的一般形式为 y=axby = ax^by=axb,其中 aaa 和bbb 是需要拟合的参数。首先,需要有...
MATLAB中拟合幂函数的主要流程如下: (1)利用fft函数对所有样本数据进行频谱分析; (2)根据频谱分析,确定样本数据所属函数类型; (3)调用fit函数即可将样本数据进行拟合; (4)通过拟合后的函数,可以对样本数据进行预测。 2、MATLAB拟合幂函数的应用 MATLAB拟合幂函数的应用非常广泛,可以应用于多种科学研究及工程实践。
(1）点击“Data”按钮，弹出“Data”窗口；（2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，然后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数据集的曲线图；（3）点击“Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口；（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit...
x=[。。。];y=[。。。];2、自定义函数 func(a,x)func=@(a,x)a(1).*(x-a(2)).^a(3);3、用nlinfit（）函数，去拟合系数A、h、M 4、用plot（）函数，去绘制拟合数据的散点图和拟合函数的图形 运行结果及代码
68 24.53 22.95 21.2 16.19 13.21 11.35 10.27 9.04 7.68 6.23 4.73 3.2];n=4; %这里进行四次幂函数，一般用二次的，可以改成2 p=polyfit(x, y, n);xi=linspace(0, 100, 10000);z=polyval(p, xi);plot(x, y, ' +b ' , x, y,'r', xi, z, ' :g ' )
曲线拟合，或者做对数变换再做线性回归（拟合）。
对于幂函数拟合，你使用下面的程序就行了 x=[50 88 103 119 127 138 151 160 169 178 186 195 ];y=[0.002 0.058 0.115 0.231 0.346 0.577 0.866 1.155 1.443 1.732 2.021 2.31];X=log(x);Y=log(y)p=polyfit(X,Y,1)a=exp(p(2))b=p(1)plot(x,y,x,a*x.^b)...
建议你首先对等式两端去自然对数运算，目的是将该方程化简为线性方程，然后再用一元线性回归函数polyfit()进行拟合。如：根据上述等式，取对数后为：log(y)=log(a1)+a3*(log(a2-t));%Y=b0+b1*X;其中X=log(a2-t)在对X=log(a2-t)两端取指数运算进行线性化，在拟合，方法如此，自己做吧！
>> f1=inline(poly2sym(polyfit(x,y,3))); %polyfit拟合得到系数，poly2sym由系数得到多项式，inline转换内联函数 >> f2=inline(poly2sym(polyfit(x,y,4)));>> plot(x,y,'*'); %绘散点图 >> for i=1:7 %text给各点做坐标标注，num2str转换数值为字符，strcat字符串连接 ...
数据量太小,拟合结果不太可靠哦 第一组数据:第二组数据: