精华内容
下载资源
问答
  • 利用MATLAB曲线拟合工具箱求离散点的拟合曲线,陈巍,,曲线拟合是数值分析中的一种普遍且重要的方法,求解拟合曲线的方法也有很多.本文主要介绍利用MATLAB曲线拟合工具箱对离散数据点做�
  • MatLab曲线拟合工具箱应用精品.pptx
  • 使用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合
  • matlab曲线拟合工具箱手册,很好用,说明很详细
  • Matlab曲线拟合工具箱

    2011-08-19 17:19:00
    一、 单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。 假设我们要拟合的函数...

    一、 单一变量的曲线逼近
    Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。

    假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。

    1、在命令行输入数据:
    》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475];
    》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50];

    2、启动曲线拟合工具箱
    》cftool

    3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
    (1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口;
    (2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然后点击“Create data set”按钮,退出“Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数据集的曲线图;
    (3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口;
    (4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类型有:

    Custom Equations:用户自定义的函数类型
    Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
    Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
    Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
    Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving
    Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
    Power:幂逼近,有2种类型,a*x^b 、a*x^b + c
    Rational:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~;此外,分子还包括constant型
    Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思)
    Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1*sin(b1*x + c1)
    Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
    选择好所需的拟合曲线类型及其子类型,并进行相关设置:
    ——如果是非自定义的类型,根据实际需要点击“Fit options”按钮,设置拟合算法、修改待估计参数的上下限等参数;
    ——如果选Custom Equations,点击“New”按钮,弹出自定义函数等式窗口,有“Linear Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。
    在本例中选Custom Equations,点击“New”按钮,选择“General Equations”标签,输入函数类型y=a*x*x + b*x,设置参数a、b的上下限,然后点击OK。

    (5)类型设置完成后,点击“Apply”按钮,就可以在Results框中得到拟合结果,如下例:

    general model:
    f(x) = a*x*x+b*x
    Coefficients (with 95% confidence bounds):
    a = 0.009194 (0.009019, 0.00937)
    b = 1.78e-011 (fixed at bound)
    Goodness of fit:
    SSE: 6.146
    R-square: 0.997
    Adjusted R-square: 0.997
    RMSE: 0.8263

    同时,也会在工具箱窗口中显示拟合曲线。

    这样,就完成一次曲线拟合啦,十分方便快捷。当然,如果你觉得拟合效果不好,还可以在“Fitting”窗口点击“New fit”按钮,按照步骤(4)~(5)进行一次新的拟合。
    不过,需要注意的是,cftool 工具箱只能进行单个变量的曲线拟合,即待拟合的公式中,变量只能有一个。对于混合型的曲线,例如 y = a*x + b/x ,工具箱的拟合效果并不好。下一篇文章我介绍帮同学做的一个非线性函数的曲线拟合。

    cftool_ref.gif

    data_datasets_gs1.gif

    fitting_gs3.gif

    转载于:https://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2011/08/19/2146006.html

    展开全文
  • 详细介绍了matlab曲线拟合工具箱的用法,对有兴趣的用matlab做曲线拟合的朋友是一个很大的帮助
  • 使用matlab工具箱对函数进行拟合的方法及操作
  • 今天意外发现matlab曲线拟合工具箱cftool,转自...Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个

    今天意外发现matlab的曲线拟合工具箱cftool,转自http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/1942605,希望以后能用到

    一、 单一变量的曲线逼近

    Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。

    假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。

    1、在命令行输入数据:
    》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475];
    》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50];

    2、启动曲线拟合工具箱
    》cftool

    3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
    (1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口;
    (2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然后点击“Create data set”按钮,退出“Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数据集的曲线图;
    (3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口;
    (4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类型有:

    · Custom Equations:用户自定义的函数类型
    · Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
    · Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
    · Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
    · Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving
    · Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
    · Power:幂逼近,有2种类型,a*x^b 、a*x^b + c
    · Rational:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~;此外,分子还包括constant型
    · Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思)
    · Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1*sin(b1*x + c1)
    · Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)

    选择好所需的拟合曲线类型及其子类型,并进行相关设置:
    ——如果是非自定义的类型,根据实际需要点击“Fit options”按钮,设置拟合算法、修改待估计参数的上下限等参数;
    ——如果选Custom Equations,点击“New”按钮,弹出自定义函数等式窗口,有“Linear Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。

    在本例中选Custom Equations,点击“New”按钮,选择“General Equations”标签,输入函数类型y=a*x*x + b*x,设置参数a、b的上下限,然后点击OK。

    (5)类型设置完成后,点击“Apply”按钮,就可以在Results框中得到拟合结果,如下例:
    general model:
    f(x) = a*x*x+b*x

    Coefficients (with 95% confidence bounds):
    a = 0.009194 (0.009019, 0.00937)
    b = 1.78e-011 (fixed at bound)

    Goodness of fit:
    SSE: 6.146
    R-square: 0.997
    Adjusted R-square: 0.997
    RMSE: 0.8263

    同时,也会在工具箱窗口中显示拟合曲线。

    这样,就完成一次曲线拟合啦,十分方便快捷。当然,如果你觉得拟合效果不好,还可以在“Fitting”窗口点击“New fit”按钮,按照步骤(4)~(5)进行一次新的拟合。

    不过,需要注意的是,cftool 工具箱只能进行单个变量的曲线拟合,即待拟合的公式中,变量只能有一个。对于混合型的曲线,例如 y = a*x + b/x ,工具箱的拟合效果并不好。

    二 实战篇

    一种非线性函数的曲线拟合方法(函数公式: k = A*(T^a)*exp(E/T) )

    原始数据如下:
      T(K)                 K   
      200.00            2.5069E-13 
      220.00            3.5043E-13 
      223.00            3.6741E-13 
      225.00            3.7904E-13 
      250.00            5.4617E-13 
      275.00            7.5744E-13 
      295.00            9.6192E-13 
      298.00            9.9551E-13 
      300.00            1.0183E-12 
      325.00            1.3346E-12 
      350.00            1.7119E-12 
      375.00            2.1564E-12 
      400.00            2.6739E-12 
      425.00            3.2706E-12 
      450.00            3.9527E-12 
      475.00            4.7261E-12 
      480.00            4.8922E-12 
      500.00            5.5968E-12 
      525.00            6.5710E-12 
      550.00            7.6544E-12 
      575.00            8.8529E-12 
      600.00            1.0172E-11 
      800.00            2.5705E-11 
     1000.00            5.1733E-11 
     1250.00            1.0165E-10 
     
    目标:拟合成 k = A*(T^a)*exp(E/T) 模式的公式,
    其中A、a和E为未知常数,是我们需要通过曲线拟合要求出的数据。

    拟合目标中的公式是幂逼近和指数逼近的混合,用Matlab的cftool 工具箱的自定义函数来逼近,效果并不理想,所以我就参考了网上的一些博客和百度知道等资源,采取如下策略:
     
    首先将非线性的拟合公式转化为线性公式,再用求解线性方程组的矩阵方法求出未知常数的值。

    具体地说,拟合公式的线性化表达式为: log(k) = log(A) + a*log(T) + E/T 。这里有三个未知常数log(A)、a 和 E,则依次取T,K各三个数据,组成 N 个线性方程组:  Cx=b,
    其中:x=[log(A),  a,  E],   C=[1,  log(T),  1/T],    b=log(k) 。
    解这些线性方程组,得到所有方程组的解组成的解矩阵 xMat,其大小为 N*3,对解矩阵的每一列求平均,即可得到所求的未知常数值。

    根据以上策略,可求得未知常数A、a和E的值如下:

    A = 3.8858e-020,a = 3.0595,E = -117.2915

    程序源码:

    function [A,a,E]= fun_NLFit(T,K)
    % 函数 FUN_NLFIT() 根据输入T,K的数据集,求出拟合公式 k = A*(T^a)*exp(E/T)
    % 的未知常数 A,a,E 。

    logT=log(T);
    logK=log(K);
    daoT=T.^(-1);
    lenT=length(T);
    C=ones(3);
    xMat=[];
    % 为了提高拟合精度,从第一个数据点开始,依次分别取T、K的三个相邻的数据点
    % 组成线性方程组,若 T 有 lenT 个元素,则可组成 lenT-2 个方程组
    for r=1:lenT-2
        C(:,2)=logT(r:r+2);
        C(:,3)=daoT(r:r+2);
        b=logK(r:r+2);
        % C=[1 log(T) 1/T],   b=log(k)
        x=(C/b)';
        xMat=[xMat;  x];
        % 每解一次方程组,则将解 x 存入解矩阵 xMat
    end
    % 对解矩阵的每一列求平均,即可得到所求的未知常数值
    logA=mean(xMat(:,1));
    A=exp(logA);
    a=mean(xMat(:,2));
    E=mean(xMat(:,3));
    % 画出由点集T、K构成的目标曲线
    h1=stem(T,K,'bo');  % ‘bo’表示每个点用一个小圆圈表示
        set(h1,'MarkerFaceColor','green');  % 小圆圈内的颜色为绿色
        set(h1,'LineStyle','none');     % 隐藏基线到点的连线
        set(get(h1,'BaseLine'),'LineStyle','none'); % 隐藏基线
        hold on;    % 保持由点集构成的目标曲线,以便和拟合曲线进行对比

    % 根据拟合公式,求出若干的拟合点,画出拟合曲线
    t=200:10:1300;
    k=A*(t^a)*exp(E/t);
    plot(t,k,'r'); 
    % 拟合曲线用红色表示   
    xlabel('T');   ylabel('K');   title('Nonlinear Curve Fitting');  

    拟合效果图如下:

    展开全文
  • matlab曲线拟合工具箱 cftool

    千次阅读 2018-08-19 12:16:36
    Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的Matlab R2011b 来简单介绍如何使用这个工具箱。 假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且...

    Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的Matlab R2011b 来简单介绍如何使用这个工具箱。

    假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。

    1、在命令行输入数据:
    x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475];  
    y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50];  
    2、启动曲线拟合工具箱
    cftool  
    3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
    (1)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,这时会自动画出数据集的曲线图,注意右侧的Auto fit选项;
    (2)通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类型有:
    Custom Equations:用户自定义的函数类型
    Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
    Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
    Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
    Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving
    Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
    Power:幂逼近,有2种类型,a*x^b 、a*x^b + c
    Rational:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~;此外,分子还包括constant型
    Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思)
    Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1*sin(b1*x + c1)
    Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)

    选择好所需的拟合曲线类型及其子类型,并进行相关设置:
    ——如果是非自定义的类型,根据实际需要点击“Fit options”按钮,设置拟合算法、修改待估计参数的上下限等参数;
    ——如果选Custom Equations,点击“New”按钮,弹出自定义函数等式窗口,有“Linear Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。

    在本例中选Custom Equations,点击“New”按钮,选择“General Equations”标签,输入函数类型y=a*x*x + b*x,设置参数a、b的上下限,然后点击OK。

    (5)类型设置完成后,点击“Apply”按钮,就可以在Results框中得到拟合结果,如下例:
    general model:
    f(x) = a*x*x+b*x

    Coefficients (with 95% confidence bounds):
    a = 0.009194 (0.009019, 0.00937)
    b = 1.78e-011 (fixed at bound)

    Goodness of fit:
    SSE: 6.146
    R-square: 0.997
    Adjusted R-square: 0.997
    RMSE: 0.8263

    同时,也会在工具箱窗口中显示拟合曲线。

    这样,就完成一次曲线拟合啦,十分方便快捷。当然,如果你觉得拟合效果不好,还可以在“Fitting”窗口点击“New fit”按钮,按照步骤(4)~(5)进行一次新的拟合。

    不过,需要注意的是,cftool 工具箱只能进行单个变量的曲线拟合,即待拟合的公式中,变量只能有一个。对于混合型的曲线,例如 y = a*x + b/x ,工具箱的拟合效果并不好。

    展开全文
  • 解决此类问题有以下几个步骤 1首先作出散点图确定函数的类别 2根据已知数据确定待定参数的初始值利用 Matlab软件计算最佳参数 3根据可决系数比较拟合效果计算可决系数的公式为;一数据预处理;1.输入和查看数据集;5个...
  • Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线 性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。 假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + ...
    一、    单一变量的曲线逼近
    Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线
    性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。
    假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
    1、在命令行输入数据:

    》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447
    296.204 311.5475]

    》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]
     
    2、启动曲线拟合工具箱
    》cftool
     
    3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
    (1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口;
    (2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然
    后点击“Create data set”按钮,退出“Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数
    据集的曲线图;
    (3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口;
    (4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单
    选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类
    型有:
    Custom Equations:用户自定义的函数类型 
    Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x) 
    Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w) 
    Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) 
    Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-
    preserving 
    Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~ 
    Power:幂逼近,有2种类型,a*x^b 、a*x^b + c 
    Rational:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th
    degree ~;此外,分子还包括constant型 
    Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思) 
    Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1*sin(b1*x + c1) 
    Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
    选择好所需的拟合曲线类型及其子类型,并进行相关设置:
    ——如果是非自定义的类型,根据实际需要点击“Fit options”按钮,设置拟合算法、修改
    待估计参数的上下限等参数;
    ——如果选Custom Equations,点击“New”按钮,弹出自定义函数等式窗口,有“Linear
    Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。
    在本例中选Custom Equations,点击“New”按钮,选择“General Equations”标签,输入函
    数类型y=a*x*x + b*x,设置参数a、b的上下限,然后点击OK。
    (5)类型设置完成后,点击“Apply”按钮,就可以在Results框中得到拟合结果,如下例:
    general model:
    f(x) = a*x*x+b*x
    Coefficients (with 95% confidence bounds):
    a = 0.009194 (0.009019, 0.00937)
    b = 1.78e-011 (fixed at bound)
    Goodness of fit:
    SSE: 6.146
    R-square: 0.997
    Adjusted R-square: 0.997
    RMSE: 0.8263
    同时,也会在工具箱窗口中显示拟合曲线。
    这样,就完成一次曲线拟合啦,十分方便快捷。当然,如果你觉得拟合效果不好,还可以在“
    Fitting”窗口点击“New fit”按钮,按照步骤(4)~(5)进行一次新的拟合。
    不过,需要注意的是,cftool 工具箱只能进行单个变量的曲线拟合,即待拟合的公式中,变
    量只能有一个。对于混合型的曲线,例如 y = a*x + b/x ,工具箱的拟合效果并不好。下一
    篇文章我介绍帮同学做的一个非线性函数的曲线拟合。
    以上内容出自:
     
    上边对cftool工具箱做了很详尽的说明,但并没有对各种曲线拟合的性能做点评,在单变量曲线拟合中,如何选取一种最优化的拟合方式是非常重要的,我们在采用CFTOOL拟合后,会有一些性能说明,如:
    Goodness of fit:
    SSE: 6.146
    R-square: 0.997
    Adjusted R-square: 0.997
    RMSE: 0.8263
     
    官方的解释:
    Results -- Displays detailed results for the current fit including the fit type (model, spline, or interpolant), the fitted coefficients and 95% confidence bounds for parametric fits, and these goodness of fit statistics:
     
    SSE -- The sum of squares due to error. This statistic measures the deviation of the responses from the fitted values of the responses. A value closer to 0 indicates a better fit.
     
    R-square -- The coefficient of multiple determination. This statistic measures how successful the fit is in explaining the variation of the data. A value closer to 1 indicates a better fit.
     
    Adjusted R-square -- The degree of freedom adjusted R-square. A value closer to 1 indicates a better fit. It is generally the best indicator of the fit quality when you add additional coefficients to your model.
     
    RMSE -- The root mean squared error. A value closer to 0 indicates a better fit.
    展开全文
  • Matlab曲线拟合工具箱 cftool

    千次阅读 2013-11-28 21:19:34
    Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。 假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, ...
  • matlab曲线拟合工具箱简明使用说明

    千次阅读 2013-09-06 14:42:48
    2、启动曲线拟合工具箱 》cftool 3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool” (1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口; (2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,...
  • sid=mg9z2z ...1.打开CFTOOL工具箱。在Matlab 6.5以上的环境下,在左下方有一个"Start"按钮,如同Windows的开始菜单,点开它,在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting",点开"Curve Fittin...
  • 然而,我们在使用Matlab曲线拟合工具箱的时候,有时候在曲线拟合结果输出窗口里提示警告⚠:“当前所拟合出的曲线的条件非常差badly condition,建议使用center and scale方法重新拟合。”     ...
  • MATLAB工具箱大全- 自由曲线拟合工具箱ezyfit
  • curvefit曲线拟合工具箱手册,matlab曲线拟合工具箱
  • Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的Matlab R2011b 来简单介绍如何使用这个工具箱。 假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且...
  • 使用matlab提供的曲线拟合工具箱非常方便的可以进行对离散点数据的曲线拟合,使用步骤如下例子:  Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我...
  • matlab —— cftool曲线拟合工具箱的使用

    万次阅读 多人点赞 2018-09-02 16:21:41
    Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。 1、输入数据: 2、启动cftool工具箱 >>cftool 3、导入数据: 4、功能介绍: ...
  • 拟合工具箱中不可缺少的命令,加快编程效率
  • Matlab 的 Ezyfit 工具箱使您能够使用任意(非线性)拟合函数对一维数据执行简单的曲线拟合。 EzyFit 为您的图形窗口添加了一个新菜单,它允许您使用预定义或用户定义的拟合方程轻松拟合数据,包括使用自 Matlab 7.6...
  • Matlab曲线拟合工具箱CFtool的使用

    万次阅读 2013-08-08 13:25:55
    今天帮同学做了一个非线性函数的曲线拟合,以前没做过,所以...Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用
  • Matlab曲线拟合

    千次阅读 2018-07-11 20:44:31
    如何利用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合注意:输入各点的值的时候,是用[ ]而不是{ }

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 18
收藏数 349
精华内容 139
关键字:

matlab曲线拟合工具箱

matlab 订阅