以下是一个简单的示例,演示如何使用MATLAB进行指数函数曲线的拟合。 假设我们有一组数据点(x,y),其中y是关于x的指数函数,即y=aexp(bx)。 首先,需要安装和配置MATLAB的Curve Fitting Toolbox。然后,可以按照以下步骤进行指数函数曲线的拟合: 1、导入数据 假设数据存储在一个名为data.txt的文本文件中,每行包含一...
a=lsqcurvefit(fun,[0,0,0],t,T); %拟合 hold on;plot(t,T,'bo'); %画原始数据点 t0=min(t):max(t);T0=fun(a,t0);plot(t0,T0,'r'); %画拟和曲线 hold off;disp(a) %显示A、B、R参数的值
你可以用 fit（）函数拟合，得到系数a、b的值。数学模型应选用y=a*exp(-bx)其中： a = 0.4467 ； b = 2.151；
在命令行输入 cftool 用指数型的直接进行拟合即可
这个建议你使用cftool进行拟合 General model:f(x) = a*exp(m*x)-a*exp(n*x)Coefficients (with 95% confidence bounds):a = 114.4 (105.1, 123.8)m = -0.1855 (-0.2039, -0.1671)n = -2.008 (-2.325, -1.691)...
%y=-13.906308+0.008219*x r=0.008219 下面求R值，即求相关性 Rfenzi=sum((x-mean(x)).*(y-mean(y)));Rfenmu=sqrt(sum((x-mean(x)).^2).*sum((y-mean(y)).^2));R=Rfenzi/Rfenmu %R =0.9978 求拟合后的曲线 subplot(122)x=19:0.1:50;plot(x,B0+r.*x)
没有现成的办法，请预处理数据后再拟合 比方说 y=a*exp(b*x)那么预处理数据为 ln y =ln a +b*x 这样就变成线性拟合问题了啊！LZ 这个注意转化问题啊！
可能你的数据不符合指数函数；如是与年份有关的可以考虑用灰色模型来拟合。