第1个回答 推荐于2016-10-23
输入数据
做数据
曲线拟合,当然该有数据,本经验从以如下数据作为案例。
添加数据到curve fitting程序
这一步就是将要拟合的数据添加到curve fitting程序中,同时给拟合的曲线命名。
选择曲线拟合的方法类型
常见的
拟合曲线有多项式的、指数的、
对数的等等。curve fitting程序提供了很多的方法。可以根据自己的数据具体选择。
选择好方法后,按照提供的公式选择具体的选项
本文的数据近似为线性的,我们选择多项式拟合的一阶方法。
拟合结果查看
拟合后,curve fitting会给具体的函数
表达式,可以将他给出的参数的值带入选择的方法中。
结果说明
在结果中,不仅可以看到函数的表达式,同时他还给出了95%
置信区间的参数值,以及拟合好坏的一些指标,如:
SSE:
R-square:
Adjusted R-square:
RMSE:
画出图像
虽然在curve fitting程序有自带的图像显示,但是一般最好将拟合结果显示到单独的图像窗口。
保存结果
曲线拟合结束后,可以保存你的拟合结果。选择保存的路径即可。
第2个回答 2020-05-12
先把点所对应的坐标表示出来,再用matlab函数进行多项式拟合
举例:
程序如下:
x=[1,
2,
3,
4,
5,
6,
7,
8,
9,
10]
y=[1.2,
3,
4,
4,
5,
4.7,
5,
5.2,
6,
7.2]
注:
一次多项式拟合:
p1
=
polyfit(x,y,1)
三次多项式拟合:
p3
=
polyfit(x,y,3)
plot
原始数据、一次拟合曲线和三次拟合曲线
x2=1:0.1:10;
y1=polyval(p1,x2)
y3=polyval(p3,x2)
plot(
x,
y,
’*’,
x2,
y1,
‘:’,
x2,
y3)
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