目录
一、简介
二、多项式拟合
(一)指令介绍
(二)代码
三、指定函数拟合
(一)指令介绍
(二)代码
一、简介
曲线拟合也叫曲线逼近,主要要求拟合的曲线能合理反映数据的基本趋势,而不一定要求曲线一定通过数据点。常见的判别准则即是使偏差的平方和最小(即最小二乘法)。
二、多项式拟合
(一)指令介绍
P=polyfit(X,Y,N) ;
%多项式拟合函数,返回降幂排列的多项式系数P,X,Y是拟合的数据横纵坐标值,N是拟合的最高次幂
polyval(P,Xi);
%计算多项式函数的值
(二)代码
多项式拟合:
%matlabclc;clear all;close all;[data,name]=xlsread('1.xlsx');x=data(1,:);y=data(2,:);P=polyfit(x,y,3);%最高次幂为3X=1:0.1:9;Y=polyval(P,X);plot(X,Y,x,y,'r*')
三、指定函数拟合
(一)指令介绍
f=fittype('自定义函数','independent','自变量名','coefficients',{'待定参数1','待定参数2',……});
%自定义拟合函数
Y=fit(x,y,f);
%根据自定义拟合函数来拟合数据x,y
**注意:x,y都是列向量的形式
(二)代码
指定函数拟合:
%matlabclc;clear all;close all;[data,name]=xlsread('1.xlsx');x=data(1,:);y=data(2,:);%自定义函数syms t %定义符号变量f= fittype('a*cos(b*t)*exp(c*t)','independent','t','coefficients',{'a','b','c'});%计算拟合函数Y=fit(x',y',f); %注意x,y都是列向量的形式xi=0:0.1:20;yi=Y(xi);plot(x,y,'r*',xi,yi,'b-')
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