二元函数曲线拟合的Matlab

x1=[350350350350350350350350350500500500500500500500500500650650650650650650650650650];x2=[2223.53.5

两边取一下对数就变成线性拟合了,然后用最小二乘法就可以了

y=[...0.2250.240.240.2550.270.350.3666666670.390.3966666670.4050.450.450.450.480.510.510.5511111110.

1、在命令行输入数据：2、启动曲线拟合工具箱》cftool3、进入曲线拟合工具箱界面“CurveFittingtool”（1）点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口；（2）利用Xdata和Ydat

你的拟合函数有问题,因为从向量hx来看其取值范围一直小于170.87,因此x-170.87将一直会是一个负数,而实际应用中指数函数的底数要求是一定为正数,因此把拟合函数改为f=a*(170.87-x)

GeneralmodelPower2:f(x)=a*x^b+cCoefficients(with95%confidencebounds):a=5924(5551,6297)b=-1.231(-1.26

Z=(('7.2*sqrt(7.69^2+(5-x(1))^2)+7.2*sqrt(7.31^2+(x(2)-x(1))^2)+28.2*sqrt(25+(8-x(1))^2+7.2x(1))'0

matlab里有个lsqcurvefit函数,给你段程序,自己照着改吧,应该不难的functionUntitled3clcxi=[0.019,0.023,0.027];%xdatayi=[430,38

x=[046.0192.64187.16387.53780.50];y=[00.5060.8871.2521.7551.981];f=@(p,x)p(1)*p(2)*x./((p(3)-x).*(1+

命令窗口输入x=[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5];y=[1,2.4,3.1,5.0,7,11,17,24];cftool在新的图形界面中,点data,creatdata,x与y选择相

matlabpolyfit多项式拟合采用最小二乘法,当训练集很小时,多项式阶数太高会产生过学习现象,一般来说会导致多项式系数很大才对,不知道为什么你的系数都变成0了--.一般可以在多项式后面加一个规范

a=[0.01410.01540.01640.01550.01490.01420.01290.01150.01140.01110.01050.01040.01000.00910.00810.00760

x=[5.25.86.87.88.89.711.7713.941618202223.92627.9303234363840424445.847.85051.853.855.757.859.661.76

没有现成的办法,请预处理数据后再拟合比方说y=a*exp(b*x)那么预处理数据为lny=lna+b*x这样就变成线性拟合问题了啊!LZ这个注意转化问题啊!

w=0.0163.*x./y+0.0187.*y.^3./x.^2;i=find(w(:,j)==a);x=x(i,j);y=y(i,j);得出x=y=1.

x=[7.309.7012.2014.8017.7020.3022.9025.40];y=[25.0040.0055.0085.00112.00145.00190.00230.00];A=polyfi

clear>> x=[1:31]；%输出x值>> y=[25755,28500,28197,27239,28924,28317,28367,28317,26

分别使用2、3、4阶多项式拟合,结果如图所示.需要说明的是,使用四阶多项式拟合,会有警告信息“Polynomialisbadlyconditioned”,原因是其实不需要使用那么高的阶次,3阶就足够了

确定参数的初始值是比较繁琐的工作,一般可以用随机函数rand（）来初定初始值,再根据plot（）的散点图的曲线趋势,再调整初始值,直到试验数据曲线与拟合函数曲线基本吻合,即R²≈1（相关系数

把curvefun修改了下,拟合很好.xdata=0:1:24;ydata=[1,1.01573,1.031006579,1.045842764,1.059417803,1.071707049,...