MATLAB散点的曲线拟合

在数据处理中,利用MATLAB进行曲线拟合是常见方法。本文介绍了两种拟合方式:一是使用`polyfit`函数进行线性拟合,通过设置不同阶次获取最佳拟合曲线;二是借助`cftool`图形界面工具,选择合适的拟合模型并直观调整参数。这两种方法可以帮助我们从离散点阵中发现潜在的数学关系。

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    在数据处理中,经常会遇到通过传感器或者其他方式采集到离散的点阵,而我们需要从这些离散点阵中寻找一种对应关系,该关系最简单的方法就是通过MATLAB进行曲线拟合。

1.使用polyfit进行线性拟合

      列出散点分别赋值,如x=[0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70];

y=[0.16,0.16,0.18,0.18,0.24,0.23,0.24,0.25,0.26,0.30,0.29,0.32,0.34,0.34,0.32];

通过调用polyfit(x,y,num)来进行求取线性拟合的系数,其中num为所需要拟合的线性阶次,以num=2为例,通过P =polyfit(x,y,2)可以得到P=[-0.0000    0.0036    0.1484],即拟合后的函数为y = -0.0036*x+0.1484。

 

2.使用cftool拟合

 

     a.对散点进行赋值操作,同上x,y的值;

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