Matlab各种拟合

最新推荐文章于 2024-09-13 10:23:58 发布

魏王天下

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分类专栏： Matlab 文章标签： matlab 拟合回归

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cckit/article/details/41604197

本文介绍了在Matlab中进行指数拟合的方法，推荐通过取对数来减小误差，提高拟合效果。

线性拟合见上一篇《回归分析》

非线性拟合：
cftool %curve fitting toolbox非线性函数拟合工具箱。要确定系数的初始值和上下限(sftool用于三维的)
%该函数可以生成m文件函数，方便在编程中使用，但是生成的m文件函数拟合的结果会有很大的误差和图形界面的结果不一样
1 command window里输入cftool；
2 点data，输入x和y的数据；
3 点fitting，然后点Newfit，在Type of fit 里选择指数拟合；
4 选好以后，点击apply即可；
自定义函数：fitting下选项‘Type of fit’，选中‘Custom equations’,点击‘New equation’.然后在点击‘General equations’，自己定义就行了。

p＝polyfit(x,y,2)%最小二乘多项式拟合。
[beta_fit,residual] = nlinfit(xx,yy,@user_function,beta0) %%非线性回归。结果与设置接近的初始回归系数有关
polyval%多项式拟合
inline%最小二乘拟合

%以下均需要自己写m文件形式的函数
curvefit%有公式情况下的拟合
lsqcurvefit%最小二乘拟合。需要迭代初值
lsqnonlin%最小二乘拟合。

例1：
x=[0.01 0.035 0.04 0.1 0.1 0.1 0.14 0.14 0.175 0.19 0.2 0.2 0.2 0.24 0.25 0.2525 0.257 0.275 0.28 0.29 0.29 0.29 0.3 0.3 0.32 0.345 0.36 0.4 0.435 0.58 0.59 0.6 0.615 0.695 0.695 0.8 0.82 0.84 0.94 0.95 0.99];
y=[14 61 13 11 15 45