在MATLAB中进行指数拟合曲线,我们可以遵循您提供的提示来逐步进行。以下是一个详细的步骤说明,包括必要的代码片段: 1. 准备数据 首先,我们需要一组数据点来进行拟合。这里,我们假设已经有一组数据x和y,但为了示例,我们可以生成一些模拟数据: matlab x = linspace(0, 5, 100); % 生成100个从0到5的等间距点 ...
在MATLAB中,可以使用`fit`函数来拟合指数曲线。以下是一个示例代码,演示如何拟合指数曲线: ```matlab % 生成数据 x = linspace(0,10,100); y = exp(2*x) + 0.1*randn(size(x)); % 拟合指数曲线 p = fit(x', y', 'exp1'); % 绘制拟合曲线和原始数据 plot(x, y, 'o'); hold on; plot(...
x和a之间的指数关系就转化为了x和lna的线性关系% 因此可以用polyfit进行多项式拟合% PS:matlab中系数矩阵是降序排列% 如[1,2,3]指2次项次数为1,1次项系数为2,常数项系数为3
matlab练习程序(修正指数曲线拟合) 对于一般的指数曲线如:y=a*e^(k*t),可以先对两边求对数得到:log(y) = log(a)+k*t 这样的曲线,然后用最小二乘来计算系数。 但是对于修正指数曲线如:y=k+a*b^t 这样的函数,没法直接求对数然后用最小二乘,因为有一个常数项k,这里可以利用三和法来计算系数。 对于曲...
MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令．1 多项式函数拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n)其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式 的系数多项式在x处的值y可用下面程序计算．y=polyval(a,x)2 一般的曲线拟合：p=curvefit(‘Fun’,p0...
取对数，展开：log(y)=-x^2/c^2+2*x*b/c^2+log(a)-(b/c)^2 用matlab解超定方程组的功能求解：[-x^2,2*x,1]*[1/c^2;b/c^2;log(a)-(b/c)^2]=log(y)代码：x=[30 300 500 800 ]'y=[1750 1600 950 500 ]'A=[-x.^2,2*x,1&x]B=log(y)z=A\B c=sqrt(...
对于自己定义的函数形式拟合，其中的参数是要设定范围的，如果按matlab中默认的-inf到+inf弄出来的结果肯定不对，根据你的具体数据，大概估计一下三个参数的范围，然后再拟合就OK了 根据你的具体数据设置方法如下：把参数a的上界设为0，初始值设为-1 其他两个参数b，c默认就行 结果如下：General mod...
ly = log(y);要做指数拟合，先求对数，在用多项式拟合 p2 = polyfit(x,ly,2);y2 = polyval(p2,x);p3 = polyfit(x,ly,3);y3 = polyval(p3,x);p5 = polyfit(x,ly,5);y5 = polyval(p5,x);plot(x,y,'b-',x,exp(y2),'y-',x,exp(y3),'r-',x,exp(y5),'g-')程序...
你可以按下列步骤进行 第一步：将数据调入矩阵A，A=xlsread('工作簿1.xls');第二步：将数据分成x，y。x=A(:,1)，y=A(:,2) 假设A列为x值，B列为y值 第三步：自定义函数，func=inline('a(1)+a(2).^x,'a','x');第四步：a=nlinfit(x,y,func,[0 0]);
指数拟合曲线是一种对实验数据进行拟合的方法,它可以用来描述随时间指数增长或指数下降的趋势。在实际应用中,指数拟合曲线经常用于描述一些自然现象的发展规律,比如细菌数量的增长、放射性物质的衰变等。在 Matlab 中,可以使用 curve fitting 工具箱进行指数拟合曲线的拟合和分析。 2. 卡方检验 卡方检验是一种用来检验...