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  • matlab拟合曲线

    2011-10-19 12:00:05
    matlab拟合曲线 matlab拟合曲线 matlab拟合曲线
  • matlab 拟合曲线

    2013-08-18 19:23:03
    matlab 拟合曲线
  • MATLAB 拟合曲线

    千次阅读 2019-05-01 13:16:25
    听别人说MATLAB拟合的时候特别方便,所以就测试了一下,果真方便,现在将大致的步骤罗列如下。 1.用一个矩阵表示一个自变量的取值; 2. 用另外一个矩阵表示因变量的取值; 3. 检查矩阵两个矩阵的数据元素个数...
        最近做一个实验 ,代码中需要找出数据之间的函数关系,所以需要把数据进行拟合,找到关系式。听别人说MATLAB做 拟合的时候特别方便,所以就测试了一下,果真方便,现在将大致的步骤罗列如下。
    

    1.用一个矩阵表示一个自变量的取值;
    2. 用另外一个矩阵表示因变量的取值;
    3. 检查矩阵两个矩阵的数据元素个数是否相同(一般都是一个因变量对应一个自变量)
    4. 调用语句 cftool
    5. 在出现的窗口里面将 x data 与 y data 对应的矩阵进行链接
    6. 选择要拟合的数学模型 ,如傅立叶,多项式
    7. 等待一会儿,就出来了

    举个例子:
    x 取值 0 1 2 3 4 5 6
    y 取值 0 2 4 6 8 10 12
    在matlab 里面敲对应的语句为
    x=[0 1 2 3 4 5 6];
    y=[0 2 4 6 8 10 12];
    cftool
    在窗口里面选择如下:
    在这里插入图片描述
    结果如下:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Matlab拟合曲线

    2017-12-18 21:24:05
    >> cftool >> y=[1.19 2.49 2.98 3.35 3.70 3.96]y = 1.1900 2.4900 2.9800 3.3500 3.7000 3.9600>> x=[0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0]x = 0 0.2000 0.4000 0.6000 0.80
    >> cftool
    >>  y=[1.19 2.49    2.98    3.35    3.70    3.96]
    
    y =
    
        1.1900    2.4900    2.9800    3.3500    3.7000    3.9600
    
    >> x=[0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0]
    
    x =
    
             0    0.2000    0.4000    0.6000    0.8000    1.0000
    
    >>  y=[1.19 2.49    2.98    3.35    3.70    3.96]
    
    y =
    
        1.1900    2.4900    2.9800    3.3500    3.7000    3.9600
    
    >> 
    展开全文
  • MATLAB拟合曲线

    千次阅读 2016-08-03 21:28:49
    今天想帮朋友做一个简单的数据拟合,然后画图,结果发现网上都没有现成的模板,只能自己摸索了,最后搜到了一个简单的方法,将多条曲线放到一个图上。 以下是数据:X1 = 0 0.8800 4.0000 1.0400 8.0000 1.0200 ...

    今天想帮朋友做一个简单的数据拟合,然后画图,结果发现网上都没有现成的模板,只能自己摸索了,最后搜到了一个简单的方法,将多条曲线放到一个图上。
    以下是数据:

    X1 =
             0    0.8800
        4.0000    1.0400
        8.0000    1.0200
       12.0000    1.1000
    x1 =
         0     4     8    12
    y1 =
        0.8800    1.0400    1.0200    1.1000
    X2 =
             0    2.1600
        4.0000    3.0500
        8.0000    3.2400
       12.0000    3.9500
    x2 =
         0     4     8    12
    y2 =
        2.1600    3.0500    3.2400    3.9500
    X3 =
             0    4.2900
        4.0000    3.2300
        8.0000    2.8600
       12.0000    3.3200
       16.0000    4.7900
    x3 =
         0     4     8    12    16
    y3 =
        4.2900    3.2300    2.8600    3.3200    4.7900

    注意画图的x与y都必须是行向量
    首先做拟合,这个很简单,命令行中输入cftool就可以了,曲线类型选择smoothingspline平滑曲线,选择x1,y1,就可以得到第一条拟合曲线了,但是怎么样将多条拟合曲线画在一张图上呢,首先在cftool中选择fit->new fit,然后依次得到第二条与第三条拟合曲线,然后在file->generate code中得到画图的代码,如下:

    function [fitresult, gof] = createFits1(x1, y1, x2, y2, x3, y3)
    %CREATEFITS1(X1,Y1,X2,Y2,X3,Y3)
    %  Create fits.
    %
    %  Data for 'untitled fit 1' fit:
    %      X Input : x1
    %      Y Output: y1
    %  Data for 'untitled fit 3' fit:
    %      X Input : x2
    %      Y Output: y2
    %  Data for 'untitled fit 4' fit:
    %      X Input : x3
    %      Y Output: y3
    %  Output:
    %      fitresult : a cell-array of fit objects representing the fits.
    %      gof : structure array with goodness-of fit info.
    %
    %  See also FIT, CFIT, SFIT.
    
    %  Auto-generated by MATLAB on 12-Oct-2016 20:52:56
    
    %% Initialization.
    
    % Initialize arrays to store fits and goodness-of-fit.
    fitresult = cell( 3, 1 );
    gof = struct( 'sse', cell( 3, 1 ), ...
        'rsquare', [], 'dfe', [], 'adjrsquare', [], 'rmse', [] );
    
    %% Fit: 'untitled fit 1'.
    [xData, yData] = prepareCurveData( x1, y1 );
    
    % Set up fittype and options.
    ft = fittype( 'smoothingspline' );
    
    % Fit model to data.
    [fitresult{1}, gof(1)] = fit( xData, yData, ft );
    
    % Plot fit with data.
    figure( 'Name', 'untitled fit 1' );
    h = plot( fitresult{1}, xData, yData );
    legend( h, 'y1 vs. x1', 'untitled fit 1', 'Location', 'NorthEast' );
    % Label axes
    xlabel x1
    ylabel y1
    grid on
    
    %% Fit: 'untitled fit 3'.
    [xData, yData] = prepareCurveData( x2, y2 );
    
    % Set up fittype and options.
    ft = fittype( 'smoothingspline' );
    
    % Fit model to data.
    [fitresult{2}, gof(2)] = fit( xData, yData, ft );
    
    % Plot fit with data.
    figure( 'Name', 'untitled fit 3' );
    h = plot( fitresult{2}, xData, yData );
    legend( h, 'y2 vs. x2', 'untitled fit 3', 'Location', 'NorthEast' );
    % Label axes
    xlabel x2
    ylabel y2
    grid on
    
    %% Fit: 'untitled fit 4'.
    [xData, yData] = prepareCurveData( x3, y3 );
    
    % Set up fittype and options.
    ft = fittype( 'smoothingspline' );
    
    % Fit model to data.
    [fitresult{3}, gof(3)] = fit( xData, yData, ft );
    
    % Plot fit with data.
    figure( 'Name', 'untitled fit 4' );
    h = plot( fitresult{3}, xData, yData );
    legend( h, 'y3 vs. x3', 'untitled fit 4', 'Location', 'NorthEast' );
    % Label axes
    xlabel x3
    ylabel y3
    grid on
    

    根据这一段代码其实就可以发现我们其实根本不需要打开cftool,直接写代码就可以得到拟合曲线,通过hold on就可以很轻易的将不同的曲线画在同一张图上了,具体代码如下:

    ft = fittype( 'smoothingspline' );
    [fit1, gof] = fit( x1', y1', ft );
    [fit2, gof] = fit( x2', y2', ft );
    [fit3, gof] = fit( x3', y3', ft );
    h=plot( fit1, x1, y1 );
    set(h,'Color','g')
    hold on
    h1=plot( fit2, x2, y2 );
    set(h1,'Color','r')
    hold on
    h2=plot( fit3, x3, y3 );
    set(h2,'Color','b')
    

    通过set更改曲线的颜色,注意Color要大写,小写只会改数据点的颜色
    其他的设置像图例坐标轴标题什么的百度一下就好

    展开全文
  • matlab拟合曲线问题

    2018-06-02 21:43:44
    本资源是有关数学建模中曲线拟合的问题,包括ppt文档和具体的详细源代码。
  • Matlab拟合曲线小例子

    2015-09-14 21:26:41
    Matlab拟合曲线,并显示曲线上最大的点对应的x,y值 x=[292 298 303 307 311 316 325 329 334 339 344]; y=[3706 4778 5378 6560 7464 8111 8065 7496 5994 4706 3317]; plot(x,y,'o') p=polyfit(x,y,6)%拟合...

    Matlab拟合曲线,并显示曲线上最大的点对应的x,y值

    x=[292 298 303 307 311 316 325 329 334 339 344];

    y=[3706 4778 5378 6560 7464 8111 8065 7496 5994 4706 3317];
    plot(x,y,'o')  
    p=polyfit(x,y,6)%拟合曲线 6次项
    x1=292:1:344;
    y1=polyval(p,x1);
    plot(x,y,'o',x1,y1,'-b')
    maxY=max(y1)
    indexX=find(y1==maxY);%查找最大值所在的索引
    x_value=x1(29)
    展开全文
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