matlab如何进行曲线拟合？

1. matlab如何进行曲线拟合？

您好，这样的：一、 单一变量的曲线逼近
Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线
性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。
假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
1、在命令行输入数据：

》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 
296.204 311.5475]

》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]

2、启动曲线拟合工具箱
》cftool

3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
（1）点击“Data”按钮，弹出“Data”窗口；
（2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，可修改数据集名“Data set name”，然
后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数
据集的曲线图；
（3）点击“Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口；
（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单
选择数据集，然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类
型有：
Custom Equations：用户自定义的函数类型 
Exponential：指数逼近，有2种类型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x) 
Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w) 
Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) 
Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-
preserving 
Polynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~ 
Power：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + c 
Rational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th 
degree ~；此外，分子还包括constant型 
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) 
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
待估计参数的上下限等参数；
——如果选Custom Equations，点击“New”按钮，弹出自定义函数等式窗口，有“Linear 
Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。
在本例中选Custom Equations，点击“New”按钮，选择“General Equations”标签，输入函
数类型y=a*x*x + b*x，设置参数a、b的上下限，然后点击OK。

2. matlab中如何进行曲线拟合

您好，这样的：一、 单一变量的曲线逼近
Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线
性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。
假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
1、在命令行输入数据：

》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 
296.204 311.5475]

》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]

2、启动曲线拟合工具箱
》cftool

3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
（1）点击“Data”按钮，弹出“Data”窗口；
（2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，可修改数据集名“Data set name”，然
后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数
据集的曲线图；
（3）点击“Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口；
（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单
选择数据集，然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类
型有：
Custom Equations：用户自定义的函数类型 
Exponential：指数逼近，有2种类型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x) 
Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w) 
Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) 
Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-
preserving 
Polynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~ 
Power：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + c 
Rational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th 
degree ~；此外，分子还包括constant型 
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) 
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
待估计参数的上下限等参数；
——如果选Custom Equations，点击“New”按钮，弹出自定义函数等式窗口，有“Linear 
Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。
在本例中选Custom Equations，点击“New”按钮，选择“General Equations”标签，输入函
数类型y=a*x*x + b*x，设置参数a、b的上下限，然后点击OK。

3. matlab如何实现曲线拟合

用matlab如何实现曲线拟合呢？可以按照下列步骤进行：
1、数据。数据必须有因变量y和自变量x1,x2,x3,...，且数据是等长的。
2、模型。根据经验自定义模型函数和已知模型函数。
3、如函数是线性的，可以使用regress（）函数，如函数是非线性的，可以使用nlinfit（）函数或lsqcurvefit（）函数等，求出模型的拟合系数。
4、根据y数据（已知值）和yn数据（拟合值），计算其相关性（决定系数）及其置信度。
关于这方面的内容，在百度知道里有很多例子。

4. 用matlab拟合曲线

根据提供的数据，用plot（）函数命令绘制其草图，可以基本判断服从多项式线性关系。用matlab的lsqcurvefit（）函数或 nlinfit（）函数，得到如下数学模型
y(t)=2403-838.95t+1565.6472t^2 -944.1667t^3+250.4722t^4-30.3833t^5+1.3806t^6

5. matlab曲线拟合怎么做

运行Matlab软件。
在工作空间中存入变量的实验数据。具体如下：
可以直接用矩阵来存放数据，直接在命令窗口输入
x=[数据x1，数据x2，...,数据xn];
y=[数据y1，数据y2，...,数据yn];
当数据较多时，可以从excel，txt等文件中导入。



把数据存入工作空间后，在命令窗口中输入cftool,回车运行。

在这个拟合工具窗口的左边，选择变量，即分别选择x,y。

选择拟合的曲线类型，一般是线性拟合，高斯曲线，平滑曲线等，根据需要选择。
选择完后会自动完成拟合，并且给出拟合函数表达式。


点击菜单栏中的“file”，选择“print to figure"进行画图。

在图形窗口中，可以对图形显示模式进行修改，如添加标题，坐标名称等。

最后得到比较完整的图形曲线。点击”file"中的“save"进行保存。

6. matlab曲线拟合怎么做

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运行Matlab软件。
在工作空间中存入变量的实验数据。具体如下：
可以直接用矩阵来存放数据，直接在命令窗口输入
x=[数据x1，数据x2，...,数据xn];
y=[数据y1，数据y2，...,数据yn];
当数据较多时，可以从excel，txt等文件中导入。



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把数据存入工作空间后，在命令窗口中输入cftool,回车运行。

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在这个拟合工具窗口的左边，选择变量，即分别选择x,y。

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选择拟合的曲线类型，一般是线性拟合，高斯曲线，平滑曲线等，根据需要选择。
选择完后会自动完成拟合，并且给出拟合函数表达式。


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点击菜单栏中的“file”，选择“print to figure"进行画图。

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在图形窗口中，可以对图形显示模式进行修改，如添加标题，坐标名称等。

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最后得到比较完整的图形曲线。点击”file"中的“save"进行保存。

7. matlab曲线拟合怎么做

利用polyfit函数。
polyfit函数只需要x，y两个坐标的列向量，且个数要相同。
例子：
x=[11.571 52.016 88.461 120.906 149.351 173.796 194.241 210.686 223.131 231.576 236.021 236.466];y=[0 0 10 30 30 40 40 50 60 70 90 100];A=polyfit(x,y,5);z=polyval(A,x);figure(1);plot(x,y,'r*',x,z,'b')figure(2)xx=x;yy=A(1)*xx.^5+A(2)*xx.^4+A(3)*xx.^3+A(4)*xx.^2+A(5)*xx.^1+A(6);plot(xx,yy,'r-.')axis([x(1) x(end) -20 y(end)])

8. matlab拟合曲线的方法有几种

matlab最常用拟合曲线的函数有：
1、regress（）和polyfit（）适用于线性函数的拟合
2、lsqcurvefit（）和nlinfit（）适用于较复杂的非线性函数的拟合
3、fit（）适用于最常用函数的拟合，如指数函数，傅立叶函数、高斯函数、多项式函数、幂函数、有理函数等等。类似于cftool工具箱。