1）通过X data和Y data的下拉菜单导入数据x和y。2）选择您希望进行的曲线拟合类型。3）点击自动拟合，拟合结果将在结果窗口和曲线窗口中显示。工具箱提供了多种拟合类型供您选择，包括Custom Equations、Exponential、Fourier、Gaussian、Interpolant、Polynomial、Power、Rational、Smoothing Spline、Sum of Sin Functions以及...
Interpolant:插值逼近,有4种类型,Nearest neighbor、Linear、Cubic、Shape-preserving(PCHIP); Linear Fitting:线性拟合; Polynomial:多形式逼近; Power:幂逼近,有2种类型, 、 ; Rational:有理数逼近; Smoothing Spline:平滑逼近; Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 ; Weibull:只有一种, ; 6...
Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1*sin(b1*x + c1) Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b) 在评价一个曲线的拟合效果时,除了直观的观察图像和散点的拟合程度外,matlab还提供了几个评价参数,英文解释看官网 + The sum of squares due to error (SSE) + R-square...
Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思) Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1*sin(b1*x + c1) Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b) (5)最后再选择一种曲线拟合下的具体类型,,其下方就会出现一个散点图,再点击窗口右侧的Fit按钮就可以看见所拟合的曲线了。
To learn what functions you can use to create and work with fits, seeCurve and Surface Fitting. See Also Curve Fitter|fit Related Topics Interactive Curve and Surface Fitting Linear and Nonlinear Regression Interpolation Smoothing Fit Postprocessing...
text(-2,40,'y=7sin(x)+x^2-0.1e^x+Noise','FontS',16)% 坐标轴显示范围 axis([-6 6 -15 50])fig1 拟合步骤如下：1）打开Curve fitting tool: 在命令窗中直接键入 cftool，这时显示出拟合工具窗的GUI：fig2 2）选择Data，在X Data 和 Y Data 中选择数据，必要的话加上权数据，在 Data set...
此时在CurveFittingTool窗口上就会出现一个拟合的曲线。这就是所要的结果。在上面的例子中,选择sumofsinfunctions中的第一个函数形式,点击Apply按钮,就可以看见拟合得到的正弦曲线5 .查看拟合结果信息在Fitting对话框中的Results文本框中显示有此次拟合的主要统计信息,主要有Gener 6、almodelofsinl:.(函数形式)...
Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1sin(b1x + c1) Weibull:只有一种,abx(b-1)*exp(-a*xb) 选择好所需的拟合曲线类型及其子类型,并进行相关设置: ——如果是非自定义的类型,根据实际需要点击“Fit options”按钮,设置拟合算法、修改 ...
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Matlab curve fitting tool的⽤法 MATLAB拟合⼯具箱可以⽅便地拟合⼀元函数。我们先来构造⼀个带有误差的数据：其中噪声Noise服从4倍标准正态分布：然后利⽤MATLAB拟合⼯具箱进⾏拟合。在命令窗拷⼊以下代码：% 产⽣模拟数据 x=-6:0.2:6;y=7*sin(x)+x.^2-0.1*exp(x)+4*randn(size(x...