数据为 t=[0.1,1.1,2.3,3.4,4.5,5.7,6.7]; y=[0,94.0,84.0,77.0,69.0,62.0,56.0]; 所求函数形式为 Ae-βt cos(wt+Φ) 最后要求出β的值 (-βt 为e的上标,即e指数形式)
t=[0.1,1.1,2.3,3.4,4.5,5.7,6.7]';
y=[0,94.0,84.0,77.0,69.0,62.0,56.0]';
ft_ = fittype('A*exp(-beta*t)*cos(w*t+phi)',...
'dependent',{'y'},'independent',{'t'},...
'coefficients',{'A', 'beta', 'phi', 'w'});
st=[-100 0.01 -pi 5]
[curve, goodness]= fit(t,y,ft_,'Startpoint',st)
figure
plot(curve,'predobs',0.95);
hold on,plot(t,y,'b*')
本文介绍了一种使用MATLAB对一组数据进行拟合的过程,数据包含时间t和对应的值y。通过定义函数形式Ae^(-βt)cos(ωt+φ),并利用fittype和fit函数来确定最佳参数A、β、φ和ω,最终绘制了拟合曲线和原始数据点。
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