第一步,将数据分别赋值给【x,y】第二步,在不知数学模型的情况下,可以先用plot(x,y,'*')命令,绘制散点图,分析并确定其走向(某数学函数的类型)第三步,自定义该数学函数,即 func=@(p,x) 具体的数学函数表达式 第四步,用最小二乘求解非线性曲线拟合函数(lsqcurvefit),求解拟合系数...
%第一种,画平滑曲线的方法 c = polyfit(a, b, 2); %进行拟合,c为2次拟合后的系数 d = polyval(c, a, 1); %拟合后,每一个横坐标对应的值即为d plot(a, d, 'r'); %拟合后的曲线 plot(a, b, '*'); %将每个点 用*画出来 hold on; %第二种,画平滑曲线的方法 values = spcrv([[a(...
plot(x,y,'o',xi,z,'k:',x,y,'b') legend('原始数据','6阶曲线') 1. 2. 3.一般的曲线拟合:curvefit() 调用格式: p=curvefit(‘Fun’,p0,x,y) 说明:Fun: 表示函数Fun(p,data)的M函数文件; x,y:将要拟合的数据,用数组的方式输入; p0: 表示函数待拟合参数的初值; 4.自定义函数拟合:nli...
我们可以使用MATLAB中的fit函数来拟合数据。通过输入实验数据并选择适当的拟合类型,比如指数拟合或多项式拟合,我们可以得到拟合曲线与实际数据之间的误差,从而评估拟合效果。 我们可以根据拟合曲线的参数和相关统计指标来分析数据的变化规律,比如是否存在温度随时间呈指数增长或多项式增长的趋势,以及拟合曲线的拟合优度等信息。
利用反斜线操作符与polyfit函数进行回归与曲线拟合的更多的例子请参照MATLAB文档中的RegressionandCurveFitting一节。附加例子:数据集:t=[0.3.81.11.62.3]';y=[0.50.821.141.251.351.40]';plot(t,y,'o'),gridon方法1:多项式回归基于图形,数据可能通过二次多项式建模如下:y=a0+a1*t+a2*t其中未知系数a0,a1,a2...
如图怎么不显示蓝色的折线图。我记得以前能不现实的,忘记怎么设置了。。。 小莱X囧囧 1L喂熊 1 顶顶 亲密的圆 兰州烧饼 10 加我QQ530807088 发命令给我看看 淘宝搜math666 我勒个去 8 点击箭头,然后右键删除。 Fluid 抢个沙发 2 哎呀,十块钱,教你matlab画图提高两个档次的水平。 寻星哈哈呵呵 自带...
fity1=polyval(p1,x);p2=polyfit(x,y2,2);fity2=polyval(p2,x);p3=polyfit(x,y3,2);fity3=polyval(p3,x);fity1,fity2,fity3是三组拟合的数据 plot(x,[y1 y2 y3],'o'); hold on; %以点画原来的数据 plot(x,[fity1 fity2 fity3],'-'); hold off;%以线画拟合的曲线 ...
字母b代表画蓝色的线(blue)-代表用实线填充 则代表每一个点上用*标记
n-1; yy=zeros(size(y)); %根据辨识结果拟合曲线 for ii=1:length(A) yy=yy+A(ii)*exp(D(ii)*dt*(nt)).*cos(2*pi*F(ii)*dt*(nt)+theta(ii)); end t = 0:dt:(n-1)*dt; figure(1) plot(t,y,t,yy,'--'); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值'); legend('真实','拟合')...
根据所提供的数据用MATLAB函数p=polyfit(t,x,1)拟合一次多项式,然后用画图函数plot(t,x,’+’,t,x0*exp(rt),’-’),画出实际数据与计算结果之间的图形,看结果如何。选择语言:从 到 翻译结果1翻译结果2 翻译结果3翻译结果4翻译结果5 翻译结果1复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 According to data provided...