使用MATLAB进行数据拟合

最新推荐文章于 2025-05-14 16:15:41 发布

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本文介绍了如何使用MATLAB进行数据拟合，包括线性回归、多项式拟合和自定义函数模型的曲线拟合，并提供了相应的源代码示例。

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使用MATLAB进行数据拟合

数据拟合是一种通过选择合适的函数模型，根据给定的数据集找到最佳拟合曲线的方法。在MATLAB中，有多种方法可以进行数据拟合，包括线性回归、多项式拟合和曲线拟合等。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB进行数据拟合，并提供相应的源代码。

线性回归拟合

线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的拟合方法。在MATLAB中，可以使用polyfit函数进行线性回归拟合。以下是一个示例代码，演示如何进行线性回归拟合：

% 定义输入数据
x = [1, 2, 3, 4,

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Matlab：数据拟合

与其临渊羡鱼,不如退而结网

07-06

2632

样条插值拟合是一种基于分段函数的拟合方法，将给定的数据点划分为若干个小段，每个小段内用一个低阶多项式逼近该段的数据点。在上述代码中，给定了5个数据点的横纵坐标，并使用spline函数进行了样条插值拟合，得到了插值函数yy。在Matlab中，可以使用多项式拟合、最小二乘法拟合和样条插值拟合等方法实现数据拟合。数据拟合是数学中的一个重要问题，旨在通过给定的数据点找到最佳拟合曲线或者函数来描述这些数据的行为。在上述代码中，给定了5个数据点的横纵坐标，并使用fit函数拟合了二次多项式，得到了拟合函数f。

MATLAB进阶：数据的拟合

Zjs15630471263的博客

08-03

1868

几天我们继续深度学习MATLAB中的数据拟合假设已知经验公式y=f(c,x)y=f(c,x)（c为参数，x为自变量），要求根据一批有误差的数据(xi,yi)，i=0,1,...,n(xi,yi)，i=0,1,...,n确定参数c。这样的问题称为数据拟合。最小二乘法：求c使得平方误差最小化最小二乘法的内容我们这里不再过多讲解，这里主要侧重讲解如何用MATLAB来解决相关问题。

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MatLab手记

lsldd的专栏

07-10

1893

1.读取excel [A,B]=xlsread('xxx.xlsx','sheet1') 其中A，B为2个二维数组。A保存所有数字信息，B保存所有字符串信息。 2. 二维数组的引用 atlab中数组元素引用有三种方法： 1.下标法(subscripts) 2.索引法(index) 3.布尔法(Boolean) Matlab中数组元素是按列存储(与Fortran一样)，比

MATLAB拟合数据

07-15

使用matlab对数据进行简单的拟合，是只生成一个可以使所有点均匀分布在函数两侧，注意拟合阶数要适当，否则会产生高频震荡

使用matlab进行数据拟合

最新发布

m0_55919967的博客

05-14

479

本文介绍了在MATLAB中进行曲线拟合的步骤。首先，在工作区中生成数据。接着，使用曲线拟合器选择合适的拟合函数，并通过调整系数使拟合曲线与实际数据更贴合。然后，生成拟合函数及相关参数。最后，在MATLAB代码编辑界面中编写代码，将拟合函数和参数输入，生成拟合曲线并绘制。整个过程包括数据准备、拟合器使用、参数生成和代码编写四个主要步骤。

matlab数据拟合

03-31

matlab代码，用于进行数据拟合。通过输入数据的x,y轴坐标，通过拟合获得拟合曲线（拟合阶次可自选），可实现一条曲线或多条曲线在同一个坐标轴上显示。

MATLAB----数据拟合

sqyao_147的博客

08-22

8490

本篇参考于：中国大学慕课，专题五，“5.5数据拟合” 曲线拟合常用来预测，或者根据散点拟合函数曲线（与插值不同的是并非所有点都经过该条曲线）多项式你也的函数为polyfit()，其功能为求得最小二乘拟合多项式系数，其调用格式为 1）P=polyfit(X,Y,m) 2）[P,S]=polyfit(X,Y,m) 3）[P,S,mu]=polyfit(X,Y,m) 根据样本数据X和Y，产生一个m次多项式P及其在采样点误差数据S，mu是一个二元向量，mu(1)是mean(X)，而mu(2)是std(

使用 MATLAB 进行数据拟合：数据拟合-matlab开发

05-29

该代码将讨论曲线拟合方案的实际实现。... 为了开始数据拟合过程，我们首先将相关数据集导入到 MATLAB 环境中。为此，使用加载命令。文件 linefit.dat 是 x 和 y 数据值的集合，它们被放入由空格分隔的两列格式中。

使用matlab进行数据拟合PPT学习教案.pptx

10-02

**使用MATLAB进行数据拟合** MATLAB是一种强大的数学计算软件，特别适合于数据分析、建模和数值计算。在这个PPT教程中，我们将探讨如何利用MATLAB进行数据拟合，以便从一组数据中获取数学模型的参数。这种方法适用...

matlab多项式数据拟合,matlab用多项式拟合数据,matlab

09-10

在MATLAB中，多项式数据拟合是一种常用的数据分析技术，用于发现数据中的潜在趋势或模式。本主题将深入探讨如何使用MATLAB进行多项式拟合，并解释拟合系数及其重要性，同时提及如何处理实际数据，以`fit_OCV.m`脚本...

matlab 数据拟合

zhanghanqmx的博客

08-25

453

数据拟合 clc,clear; x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]; y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]; p=polyfit(x,y,2); x1=0.5:0.05:3.0; y1=polyval(p,x1); plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b'); result p=polyfit(x,y,n)：最小二乘法计算拟合多项式系数。x，y为拟合数据向量，要求维度相同，n为拟合多项式次数。返回p向量保存多项式系数，由最高次向最低次排列。

Matlab 之数据分布拟合

一些笔记

01-10

6420

本文主要介绍了如何使用 Matlab 对数据的分布进行拟合。

Matlab数据拟合

因吉的博客

07-23

2万+

文章目录引入1 多项式拟合2 指定函数拟合引入适用到的数据清单如下： 1）拟合数据：https://github.com/InkiInki/data/blob/master/test/linear_regression.txt 1 多项式拟合代码示例： function [] = test() %%载入数据 data = importdata('linear_regression.txt'); %% x = data( : , 1);

matlab进行拟合

qq_51070956的博客

08-09

2万+

原来ployfit还可以拟合像。

用matlab做数据拟合

znmdwahaha的专栏

04-20

3695

很多时候我们采集到了传感器测得的数据和对应量的关系就比如传感器采集到的数据是A实际对应量是B那么A1对应的B1是多少呢，这是我们需要解决的问题。首先我们要做一次标定，采集间隔数比较固定的多组数据然后找A和B的关系。要么我们做一个数据表用查表的方式来解决，要么我们做一个数据拟合公式来直接计算。下面来讲讲用matlab来做数据拟合的步骤：首先在matlab里面输入两组数组,然后输入fctoo

MATLAB数据拟合

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MirrorN的博客

07-09

15万+

MATLAB中数据拟合数据拟合的目的是使用一个较为简单的函数去逼近一个复杂的、未知的函数，在MATLAB中数据拟合的原理是最小拟合的最小二乘原理，其中polyfit与polyval是最基本的拟合方法，除此之外，MATLAB还提供了更为直接简单的数据拟合工具，cftool，下面举一个例子，介绍这两种数据拟合的方法。%%数据表： >> t=1:10; >> y=[9.6,4.1,1.3,0.4,0.05

MatLab简单数据处理拟合

TangMartinModest的博客

05-17

4232

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matlab进行数据拟合

10-18

在MATLAB中，数据拟合是一种常用的技术，用于找到一条数学函数曲线，该曲线能够尽可能地接近给定的数据点。MATLAB提供了一系列内置函数来进行各种类型的拟合，例如线性回归、多项式拟合、指数函数、对数函数等。以下是使用MATLAB进行简单线性回归数据拟合的基本步骤： 1. 准备数据：假设你有两个变量`x_data`和`y_data`代表自变量和因变量。 ```matlab x = your_x_data; y = your_y_data; ``` 2. 使用`polyfit`函数进行拟合：这个函数计算一条直线的系数，使得直线通过提供的数据点。返回的是一个向量，包含斜率和截距。 ```matlab p = polyfit(x, y, 1); % 1表示一阶多项式（直线） ``` 3. 生成拟合曲线：可以使用`polyval`函数将拟合系数应用到新的数据上得到拟合曲线。 ```matlab x_fit = linspace(min(x), max(x)); % 创建一个新范围的x值 y_fit = polyval(p, x_fit); ``` 4. 绘制原始数据和拟合曲线：使用`plot`函数展示数据和拟合线。 ```matlab plot(x, y, 'o', 'DisplayName', 'Data Points'); % 数据点 hold on; % 保持当前图形，以便添加更多线条 plot(x_fit, y_fit, '-r', 'DisplayName', 'Fitted Line'); % 拟合线 legend show; % 显示图例 ```