1. 准备数据 首先,需要准备用于拟合的数据集。这些数据通常包含x、y坐标以及对应的z值。 matlab % 示例数据 x = linspace(-5, 5, 100); y = linspace(-5, 5, 100); [X, Y] = meshgrid(x, y); Z = sin(sqrt(X.^2 + Y.^2)); % 生成一个示例曲面 2. 选择拟合方法 根据数据的特性,选择...
绘制拟合、数据、残差和预测界限 plot(surffit,[x,y],z) 绘制残差拟合图。 plot(surffit,[x,y],z,'Style','Residuals') 在拟合上绘制预测边界。 plot(surffit,[x,y],z,'Style','predfunc') 在指定点评估拟合度 通过指定x和y的值,使用以下形式评估特定点的拟合:z=fittedmodel(x,y)。 surffit(1000...
该曲面函数即为MATLAB的logo,通过内置函数peaks可以直接绘制; 首先通过原函数构造散点数据集(取整体网格点的30%的散点,并添加随机噪声) fun=@(x,y) 3*(1-x).^2.*exp(-(x.^2)-(y+1).^2) ... -10*(x/5-x.^3-y.^5).*exp(-x.^2-y.^2) ... -1/3*exp(-(x+1).^2-y.^2) [...
假设有一组数据点(x, y, z),我们要拟合一个二次曲面方程z = f(x, y)。可以按以下步骤进行拟合: 1.创建数据点矩阵A和响应值向量b。矩阵A的每行表示一个数据点的[x, y]坐标,向量b表示相应的z值。 ```matlab A = [x1, y1; x2, y2; ...; xn, yn]; b = [z1; z2; ...; zn]; `...
matlab拟合曲面步骤: 在MATLAB中拟合曲面,可以按照以下步骤进行: 1.加载数据:在MATLAB命令行中,使用load命令加载需要拟合的数据。 2.打开曲线拟合工具:键入cftool打开曲线拟合工具箱。 3.选择数据:在曲线拟合工具箱中,选择X Date(X数据)、Y Date(Y数据)和Z Date(Z数据)进行曲面拟合。 4.选择模型类型:使用“适合...
用一个例子讲讲用matlab做三维曲面拟合,直观简单又实用,值的你收藏点赞!想用matlab做曲线拟合也可以看看,和之前用的工具箱cftool自己结合使用,对比一下。#matlab #曲面拟合 #拟合 #干货分享 #科研分享 @DOU+小助手 @抖音小助手 - Endless科研分享于20221104发布在抖音
MATLAB 曲面拟合 这里用到的还是最小二乘方法,和上一次这篇文章原理差不多。 就是首先构造最小二乘函数,然后对每一个系数计算偏导,构造矩阵乘法形式,最后解方程组。 比如有一个二次曲面:z=ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f 首先构造最小二乘函数,然后计算系数偏导(我直接手写了):...
Matlab曲面拟合实验 使用协方差矩阵[ 1, 0, 0; 0 ,1, 0; 0, 0,0.01],创造1000个地面散点,代码如下: sigma_matrix1=[ 1, 0, 0; 0 ,1, 0; 0, 0,0.01]; u1=[0,0,0]; m1=1000; M=multivrandn(u1,m1,sigma_matrix1); x = M(:,1);...
Matlab 曲线拟合曲面的基本步骤如下:首先,要对数据进行预处理,以确保数据的质量和完整性;其次,需要选择合适的拟合模型,可以选择最小二乘法、多项式拟合、指数拟合、对数拟合等多种模型;最后,使用 Matlab 函数拟合函数进行拟合,并进行模型验证和优化。 在Matlab 中,拟合函数有很多,例如 `polyfit` 函数用于拟合多项式函数...
matlab练习程序(曲面拟合) 这里用到的还是最小二乘方法,和上一次这篇文章原理差不多。 就是首先构造最小二乘函数,然后对每一个系数计算偏导,构造矩阵乘法形式,最后解方程组。 比如有一个二次曲面:z=ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f 首先构造最小二乘函数,然后计算系数偏导(我直接手写了):...