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2021年美赛A题真菌特性数据曲线拟合及绘制Matlab代码实现
clearvars; clc; % fit_ER_DR.m
target_path_1 = 'D:\SJTU大三（上）总\杂项\科研项目\2021MCM\regulation_test\figures\curve_fitting\matlab_fig\ER-DR\10_celsius_ER-DR_fitted_curve.png';
target_path_2 = 'D:\SJTU大三（上）总\杂项\科研项目\2021MCM\regulation_test\figures\curve_fitting\matlab_fig\ER-DR\16_celsius_ER-DR_fitted_curve.png';
target_path_3 = 'D:\SJTU大三（上）总\杂项\科研项目\2021MCM\regulation_test\figures\curve_fitting\matlab_fig\ER-DR\22_celsius_ER-DR_fitted_curve.png';
filepath_e = 'D:\SJTU大三（上）总\杂项\科研项目\2021MCM\regulation_test\data\preprocessed data\csv format\extension rate.csv';
filepath_d = 'D:\SJTU大三（上）总\杂项\科研项目\2021MCM\regulation_test\data\preprocessed data\csv format\decompose rate.csv';
exten_rate_num = importdata(filepath_e);
decop_rate_num = importdata(filepath_d); % import extension rate and decompose rate
log_decop = log(decop_rate_num); % take the logarithm of the decompose rate
clear filepath_e filepath_d decop_rate_num;
linear_func = @(p, x) p(1) .* x(:,1) + p(2); % establish linear model
p0 = [0.424, 0.885]; % initial parameter
k = []; b = [];

figure(1);
x_to_fit = exten_rate_num(:,1); y_to_fit = log_decop(:,1);
x_space = (max(x_to_fit) - min(x_to_fit) ) / 20;
y_space = (max(y_to_fit) - min(y_to_fit) ) / 20;
x_llim = min(x_to_fit) - x_space; x_rlim = max(x_to_fit) + x_space;
y_llim = min(y_to_fit) - y_space; y_rlim = max(y_to_fit) + y_space; % find limit range of x and y
set(gca, 'xlim', [x_llim, x_rlim]); hold on; set(gca, 'ylim', [y_llim, y_rlim]); hold on;
[p, R] = nlinfit(x_to_fit, y_to_fit, linear_func, p0); % nonlinear fitting
p0 = p; R = abs(R); R_max = max(R); c = R; R = R_max - R; sz = R * 39 +1;
k_fitted = p(1); b_fitted = p(2); k(1) = k_fitted; b(1) = b_fitted;
fitted_func = @(x,y) k_fitted * x + b_fitted - y; % establish implicit function
fimplicit(fitted_func, [x_llim x_rlim y_llim y_rlim], 'r', 'LineWidth', 2);
scatter(x_to_fit, y_to_fit, sz, c, 'filled'); hold on; grid on;
legend('10 ℃ ER-log(DR)','Location','Best', 'FontSize', 15); xlabel('ER', 'FontSize', 17);  ylabel('log DR', 'FontSize', 17);
saveas(gcf, target_path_1); clear target_path_1; close all;

figure(2);
x_to_fit = exten_rate_num(:,2); y_to_fit = log_decop(:,2);
x_space = (max(x_to_fit) - min(x_to_fit) ) / 20;
y_space = (max(y_to_fit) - min(y_to_fit) ) / 20;
x_llim = min(x_to_fit) - x_space; x_rlim = max(x_to_fit) + x_space;
y_llim = min(y_to_fit) - y_space; y_rlim = max(y_to_fit) + y_space; % find limit range of x and y
set(gca, 'xlim', [x_llim, x_rlim]); hold on; set(gca, 'ylim', [y_llim, y_rlim]); hold on;
[p, R] = nlinfit(x_to_fit, y_to_fit, linear_func, p0); % nonlinear fitting
p0 = p; R = abs(R); R_max = max(R); c = R; R = R_max - R; sz = R * 14 +1;
k_fitted = p(1); b_fitted = p(2); k(2) = k_fitted; b(2) = b_fitted;
fitted_func = @(x,y) k_fitted * x + b_fitted - y; % establish implicit function
fimplicit(fitted_func, [x_llim x_rlim y_llim y_rlim], 'r', 'LineWidth', 2);
scatter(x_to_fit, y_to_fit, sz, c, 'filled'); hold on; grid on;
legend('16 ℃ ER-log(DR)','Location','Best', 'FontSize', 15); xlabel('ER', 'FontSize', 17);  ylabel('log DR', 'FontSize', 17);
saveas(gcf, target_path_2); clear target_path_2; close all;

figure(3);
x_to_fit = exten_rate_num(:,3); y_to_fit = log_decop(:,3);
x_space = (max(x_to_fit) - min(x_to_fit) ) / 20;
y_space = (max(y_to_fit) - min(y_to_fit) ) / 20;
x_llim = min(x_to_fit) - x_space; x_rlim = max(x_to_fit) + x_space;
y_llim = min(y_to_fit) - y_space; y_rlim = max(y_to_fit) + y_space; % find limit range of x and y
set(gca, 'xlim', [x_llim, x_rlim]); hold on; set(gca, 'ylim', [y_llim, y_rlim]); hold on;
[p, R] = nlinfit(x_to_fit, y_to_fit, linear_func, p0); % nonlinear fitting
p0 = p; R = abs(R); R_max = max(R); c = R; R = R_max - R; sz = R * 39 +1;
k_fitted = p(1); b_fitted = p(2); k(3) = k_fitted; b(3) = b_fitted;
fitted_func = @(x,y) k_fitted * x + b_fitted - y; % establish implicit function
fimplicit(fitted_func, [x_llim x_rlim y_llim y_rlim], 'r', 'LineWidth', 2);
scatter(x_to_fit, y_to_fit, sz, c, 'filled'); hold on; grid on;
legend('22 ℃ ER-log(DR)','Location','Best', 'FontSize', 15); xlabel('ER', 'FontSize', 17);  ylabel('log DR', 'FontSize', 17);
saveas(gcf, target_path_3); clear target_path_3; close all;

clear xlim ylim x_space y_space x_llim x_rlim y_llim y_rlim k_fitted b_fitted linear_func p p0 x_to_fit y_to_fit R R_max sz c fitted_func;


效果图

clearvars; clc; % fit_MT_DR
target_path = 'D:\SJTU大三（上）总\杂项\科研项目\2021MCM\regulation_test\figures\curve_fitting\matlab_fig\MT-DR\MT-DR_fitted_curve.png';
filepath = 'D:\SJTU大三（上）总\杂项\科研项目\2021MCM\regulation_test\data\preprocessed data\csv format\moisture_tolerance_decomposition_rate.csv';
mt_dr_mat = importdata(filepath); clear filepath;
linear_func = @(p, x) p(1) .* x(:,1) + p(2); % establish linear model
p0 = [-0.424, 0.885]; % initial parameter

figure(1);
x_to_fit = mt_dr_mat(:,1); y_to_fit = mt_dr_mat(:,2);
x_space = (max(x_to_fit) - min(x_to_fit) ) / 20;
y_space = (max(y_to_fit) - min(y_to_fit) ) / 20;
x_llim = min(x_to_fit) - x_space; x_rlim = max(x_to_fit) + x_space;
y_llim = min(y_to_fit) - y_space; y_rlim = max(y_to_fit) + y_space; % find limit range of x and y
set(gca, 'xlim', [x_llim, x_rlim]); hold on; set(gca, 'ylim', [y_llim, y_rlim]); hold on;
[p, R] = nlinfit(x_to_fit, y_to_fit, linear_func, p0); % nonlinear fitting
p0 = p; R = abs(R); R_max = max(R); c = R; R = R_max - R; sz = R * 39 +1;
k_fitted = p(1); b_fitted = p(2); k(1) = k_fitted; b(1) = b_fitted;
fitted_func = @(x,y) k_fitted * x + b_fitted - y; % establish implicit function
fimplicit(fitted_func, [x_llim x_rlim y_llim y_rlim], 'r', 'LineWidth', 2);
scatter(x_to_fit, y_to_fit, sz, c, 'filled'); hold on; grid on;
legend('MT-log(DR)','Location','Best', 'FontSize', 15); xlabel('MT', 'FontSize', 17);  ylabel('log DR', 'FontSize', 17);

saveas(gcf, target_path); clear target_path; close all;

clear xlim ylim x_space y_space x_llim x_rlim y_llim y_rlim k_fitted b_fitted linear_func p0 x_to_fit y_to_fit R R_max sz c fitted_func mt_dr_mat p;


clearvars; clc; % fit_MT_ER
ini_a = 0.45; ini_k = -1.18; ini_c = -0.22;% initial parameter
target_path = 'D:\SJTU大三（上）总\杂项\科研项目\2021MCM\regulation_test\figures\curve_fitting\matlab_fig\MT-ER\MT-ER_fitted_curve.png';
moi_ext_mat = importdata('D:\SJTU大三（上）总\杂项\科研项目\2021MCM\regulation_test\data\raw data\xlsx format\task2.xlsx');
moi_ext_mat = moi_ext_mat.data(:, [5, 6]); % select data
x_llim = min(moi_ext_mat(:,2)) - 0.1; x_rlim = max(moi_ext_mat(:,2)) + 0.1;
y_llim = min(moi_ext_mat(:,1)) - 0.1; y_rlim = max(moi_ext_mat(:,1)) + 0.1; % find limit range of x and y
figure(1); set(gca, 'xlim', [x_llim, x_rlim]); hold on; set(gca, 'ylim', [y_llim, y_rlim]); hold on;
xlabel('MT', 'FontSize', 17); ylabel('ER', 'FontSize', 17);
% scatter(moi_ext_mat(:,2), moi_ext_mat(:,1)); hold on; % scatter diagram
p0 = [ini_a, ini_k, ini_c]; clear ini_a ini_k ini_c;
exp_func = @(p, x) p(1) .* exp(p(2) .* x(:,1)) + p(3); % establish exponential model
x_to_fit = moi_ext_mat(:,2); y_to_fit = moi_ext_mat(:,1); clear moi_ext_mat; % prepared for fitting
[p, R] = nlinfit(x_to_fit, y_to_fit, exp_func, p0); % nonlinear fitting
R = abs(R); R_max = max(R); c = R; R = R_max - R; % scale residual error
clear R_max; sz = R * 99 +1;
a_fitted = p(1); k_fitted = p(2); c_fitted = p(3);% fitted parameter
fitted_func = @(x,y) a_fitted * exp(k_fitted * x) + c_fitted - y; % establish implicit function
fimplicit(fitted_func, [x_llim x_rlim y_llim y_rlim], 'r', 'LineWidth', 2);
scatter(x_to_fit, y_to_fit, sz, c, 'filled'); hold on;
clear p0 x_to_fit y_to_fit exp_func c sz R;
clear x_llim x_rlim y_llim y_rlim p fitted_func; grid on;
legend('MT-ER','Location','Best', 'FontSize', 15);
saveas(gcf, target_path); clear target_path; close all;

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• 在科学计算和工程应用中，经常会遇到需要拟合一系列的离散数据，最近找了很多相关的文章方法，在这里进行总结一下其中最完整、几乎能解决所有离散参数线性拟合的方法 第一步：得到散点数据 根据你的实际问题...
       在科学计算和工程应用中，经常会遇到需要拟合一系列的离散数据，最近找了很多相关的文章方法，在这里进行总结一下其中最完整、几乎能解决所有离散参数线性拟合的方法

第一步：得到散点数据
根据你的实际问题得到一系列的散点
例如：

x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置
y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]';

第二步：确定函数模型
根据上述的实际散点确定应该使用什么样的曲线，或者说是想要模拟的曲线
t=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';
tt=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]';

plot(t,tt,'.');%得到散点图  

matlab中现成的函数：ployfit()
定义：polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。

调用方法：polyfit(x,y,n)。用多项式求过已知点的表达式，其中x为源数据点对应的横坐标，可为行向量、矩阵，y为源数据点对应的纵坐标，可为行向量、矩阵，n为你要拟合的阶数，一阶直线拟合，二阶抛物线拟合，并非阶次越高越好，看拟合情况而定。 matlab polyfit 做出来的值从左到右表示从高次到低次的多项式系数。 例子：

x = (0: 0.1: 2.5)';
y = erf(x);
p = polyfit(x,y,6)
p =
0.0084 -0.0983 0.4217 -0.7435 0.1471 1.1064 0.0004

则y=0.0084x^6-0.0983x^5+0.4217x^4-0.7435x^3+0.1471x^2+1.1064x+0.0004

完整例子程序：

%二项式拟合
t=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.5,4.8,5,5.3,5.4,5.6,5.8,6,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1];
y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.33,0.66,0.83,0.33,1,0.33,0.5,0.33,0.71,0.71,1,0.87,0.83];
plot(t,y,'.');
hold on
p=polyfit(t,y,2)
y1=polyval(p,t);
axis([0,8,0,1]);
plot(t,y1)

%plot是画图函数
%polyval是求值函数
%polyfit是曲线拟合函数
%polyfit用于多项式曲线拟合
%p=polyfit(x,y,m)
%其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中.
%y0=polyval(p,x0)
%可求得多项式在x0处的值y0

结果：另外可以自行加上对应的横纵坐标内容，这里就不多说了。

总结一下matlab非线性拟合散点图的过程：得到散点数据=>确定线性函数模型=>求解函数模型的待定系数=>得到拟合函数的具体形式=>画出拟合图像


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• 数值分析函数拟合MATLAB代码第一题MATLAB代码：%用spline作图xi=[0.2 0.4 0.6 0.8 1.0];yi=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38];x=-1:0.01:2;y1=Newton3(xi,yi,x); %源代码见m文件y2=spline(xi,yi,x);plot(xi,yi,'o',x,y1,'r...

数值分析函数拟合MATLAB代码
第一题
MATLAB代码：
%用spline作图
xi=[0.2 0.4 0.6 0.8 1.0];
yi=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38];
x=-1:0.01:2;
y1=Newton3(xi,yi,x); %源代码见m文件
y2=spline(xi,yi,x);
plot(xi,yi,'o',x,y1,'r-',x,y2,'k')
%用csape作图
xi=[0.2 0.4 0.6 0.8 1.0];
yi=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38];
x=-1:0.01:2;
y1=Newton3(xi,yi,x); %源代码见m文件
pp=csape(xi,yi, 'variational');
y2=ppval(pp,x);
plot(xi,yi,'o',x,y1,'r-',x,y2,'k')
第二题
MATLAB代码：
y1=zeros(1,11);
x1=-1:0.2:1;
for i=1:11,
p=1./(1+25.*x1(i).^2);
y1(i)=p;
end
x=-1:0.01:1;
ym=language(x1,y1,x);
yn=spline(x1,y1,x);
y2=zeros(1,21);
x2=-1:0.1:1;
for i=1:21,
p=1./(1+25.*x2(i).^2);
y2(i)=p;
end
x=-1:0.01:1;
yi=language(x2,y2,x);
yj=spline(x2,y2,x);
figure(1);
plot(x1,y1,'o',x,ym,'r-',x,yn,'k-');
figure(2);
plot(x2,y2,'o',x,yi,'r-',x,yj,'k-')
第三题
MATLAB代码：
用spline进行插值
x1=[0 1 4 9 16 25 36 49 64 ];
y1=[0 1 2 3 4 5 6 7 8];
x=0:0.1:64;
ym=language(x1,y1,x);
yn=spline(x1,y1,x);
figure(1);
plot(x1,y1,'o',x,ym,'k-',x,yn,'r-');
用scape用第一边界条件进行插值
x1=[0 1 4 9 16 25 36 49 64 ];
y1=[0 1 2 3 4 5 6 7 8];
x=0:0.1:64;
ym=language(x1,y1,x);
pp=csape(x1,y1, 'complete',[0.2,-1]);
yn=ppval(pp,x);
figure(1);
plot(x1,y1,'o',x,ym,'k-',x,yn,'r-');
结论：
[0 64]三次样条插值精确
[0 1]多项式插值精确
第三章
第一题
MATLAB代码：
y=zeros(1,11);
x=-1:0.2:1;
for i=1:11,
p=1./(1+25.*x(i).^2);
y(i)=p;
end
A=polyfit(x,y,3);
y1=poly2str(A,'x');
p1=-1:0.02:1;
u1=polyval(A,p1);
plot(p1,u1,x,y,'o')
y1
y1 =
1.5271 x^3 + 3.8235 x^2 + 3.2599 x + 1.0023
第二题
MATLAB代码：
x=[0.0 0.1 0.2 0.3 0.5 0.8 1.0];
y=[1.0 0.41 0.50 0.61 0.91 2.02 2.46];
A1=polyfit(x,y,3);
A2=polyfit(x,y,4);
%用y=a*exp(b*x)拟合
u=log(y);
A3=polyfit(x,u,1);
m=A3(1);n=A3(2);
a=exp(n);
p1=-0.5:0.01:1.5;
u3=a*exp(m*p1);
u1=polyval(A1,p1);
u2=polyval(A2,p1);
plot(p1,u1,'c-',p1,u2,'r--',p1,u3,'k-.',x,y,'o')

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• MATLAB 最小二乘法 线性拟合算法 线性相关系数
• ## Matlab线性拟合和非线性拟合

万次阅读 多人点赞 2019-01-23 09:25:36
线性拟合 已知如下图像的x,y坐标，x = [1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]，y = [0.9, 1.7, 2.2, 2.6, 3.0]，如何用一条直线去拟合下列散点？ 代码： x = [1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]'; y = [0.9, 1.7, 2.2, 2.6, 3.0]'...
线性拟合
已知如下图像的x,y坐标，x = [1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]，y = [0.9, 1.7, 2.2, 2.6, 3.0]，如何用一条直线去拟合下列散点？

代码：
x = [1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]';
y = [0.9, 1.7, 2.2, 2.6, 3.0]';
a = polyfit(x,y,1)  % a会返回两个值，[斜率，x=0时y的值]
xi = 1:0.1:3;
yi = polyval(a,xi);
plot(x,y,'o',xi,yi);
拟合后的图像如下：

非线性拟合
普通非线性拟合：已知如下图像的x,y坐标，x = [1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]，y = [0.9, 1.7, 2.2, 2.6, 3.0]，如何用一条曲线a*x+b*sin(x)+c去拟合下列散点？

代码：
x = [1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]';
y = [0.9, 1.7, 2.2, 2.6, 3.0]';
p = fittype('a*x+b*sin(x)+c');
f = fit(x,y,p)   % f会返回a,b,c的值
plot(f,x,y);

指数非线性拟合：如何拟合1790-1900年美国人口指数增长模型

思路：

实现代码：
t = 1790:10:1900;
p = [3.9 5.3 7.2 9.6 ...
12.9 17.1 23.2 31.4 ...
38.6 50.2 62.9 76.0];
Y = log(p); % Y = log(p) 返回数组p中每个元素的自然对数ln(x)
X = t;
a = polyfit(X,Y,1)
x0 = exp(a(2)); r = a(1);
ti = 1790:1900;
pti= x0*exp(r*ti);
plot(t,p,'o',ti,pti,'m')
xlabel('Year')
ylabel('Population')

对数形式的非线性拟合：
%% 对数形式非线性回归
x = [1.5, 4.5, 7.5,10.5,13.5,16.5,19.5,22.5,25.5];
y = [7.0,4.8,3.6,3.1,2.7,2.5,2.4,2.3,2.2];
plot(x, y, '*', 'linewidth', 1) % 这里的linewidth指的是散点大小
m1 = @(b,x) b(1) + b(2)*log(x);
nonlinfit1 = fitnlm(x,y,m1,[0.01;0.01])
b = nonlinfit1.Coefficients.Estimate;
Y1 = b(1,1) + b(2,1)*log(x);
hold on
plot(x, Y1, '--k', 'linewidth',2)

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matlab中，用polyfit函数来求得最小二乘拟合多项式的系数，再用polyval函数按所得的多项式计算所给点上的函数近似值。 例子：用一个三次多项式在区间[0:2*pi]内逼近函数sin（x） 在给定区间内均匀选取20个采样...
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MATLAB曲线拟合函数 一、多项式拟合 ployfit(x,y,n) ：找到次数为 n 的多项式系数，对于数据集合 {(x_i,y_i)}，满足差的平方和最小 [P,E] = ployfit(x,y,n) ：返回同上的多项式 P 和矩阵 E 。...
• ## MATLAB做曲线拟合

千次阅读 2017-08-13 22:15:45
实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系；疾病疗效与疗程长短的关系；...公式推导：MATLAB内置函数做拟合：汽车保有量预测线性拟合程序：clear clc clf x=2005:2014 y=[764312 985445 10
• 线性曲线拟合最小二乘法 一问题提出 设数据(i=0,1,2,3,4.由表3-1给出表中第四行为,可以看出数学模型为,用最小二乘法确定a及b i 0 1 2 3 4 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00 5.10 5.79 6.53 7.45 8.46 1.629 1.756 1.876 2...
• 两组数据，用cftool拟合后 发现拟合出来的图不能编辑，也不能把sse r-sqeuar 表明在图上，这样的图paper里不能用，所以我想从新画一张图，既有散点图，又有cftool拟合出的幂函数和指数函数光滑曲线，所以还请大家给...
• matlab曲线线性拟合代码地震土 一维现场响应分析和工程地震工具的软件包 SeismoSoil提供以下站点响应分析例程： 时域和频域的线性粘弹性分析 等效线性分析 原始算法（Seed＆Idriss，1970） 频率相关算法（） 时域非...
• matlab曲线拟合 39页 免费 用微软excel进行非线性曲线... 21页...曲线拟合工具箱 (Curve Fitting Toolbox) 对数据进行曲线拟合,给出数学建模中的实例 用以介绍其具体 使用方法,并且给出利用 MATLAB 曲线拟合工具箱...
• [matlab]简单的线性拟合以及作图 说明 这是笔者第一次写博客，此文档只用于个人记录，内容来自《matlab完全自学一本通》。 相关函数 ployfit（x,y,n） —— 进行n阶线性拟合，返回多项式的系数 ployval(Pn,x) ...
• [matlab 曲线拟合(含实例)]matlab 曲线拟合 - 非常好非常全面的介绍M 拟合的参考资料Mathworks Tech-Note 1508 曲线拟合向导1． 介绍2． Mathworks 产品的曲线拟合特色a． 曲线拟合工具箱 (Curve Fitting Toolbox)b...
• matlab曲线线性拟合代码脉冲进料分析 介绍 此处提供了用于大肠杆菌脉冲/饥饿项目的分析和图形生成的数据以及MATLAB和Python代码。 所有MATLAB代码均使用2015b版编写。 如果使用任何数据或代码，请引用以下文章： ...
• % 使用最小二乘拟合： % opt指定拟合选项（注意查看命令窗口提示的优化终止条件,如对结果不满意考虑适当修改） % b0为初值（要慎重选择,不同初值得到的结果可能不同） opt = optimset('MaxFunEvals',50000,'MaxIter...
• 在科学计算和工程应用中，经常会遇到需要拟合一系列的离散数据，最近找了很多相关的文章方法，在这里进行总结一下其中最完整、几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法   第一步：得到散点数据 根据你的实际...
• 题目一：1.用表1-1中的世界人口统计数值估计1980年的人口，求最佳最小二乘法数值估计：表 1-1...它们都通过这些数据点，并求这些拟合的RMSE。在每一种情形下，估计1980年的人口。实验原理：(a) 直线估计1980年的人口...
• legend('实验数据','拟合曲线') zhengtai.m function f=zhengtai(c,x) f=(1./(sqrt(2.*3.14).*c(1))).*exp(-(x-c(1)).^2./(2.*c(2)^2)); nihe2.m x=[0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 ...
• 线性拟合matlab仿真代码，包含数据点的收集、一般最小二乘算法、正交回归算法，画图等。其中数据点的收集还包括曲线的数据点收集。
• 它将数据绘制为标记、拟合曲线和误差线。 它会在整个过程中交换颜色、标记和线型。 图例也相应地插入到数据本身。 标题、x 和 y 标签的字体大小是预定义的。 所有创建的图形都会自动保存在命名文件夹中，如果该...
• MATLAB 实现线性回归算法代码，运用了三种方法，包括批梯度下降，随机梯度下降，和解正规方程组，代码有注释。
• 首先,您的问题不称为曲线拟合.曲线拟合就是在您拥有数据时,从某种意义上说,您可以找到描述它的最佳函数.另一方面,您希望创建函数的分段线性逼近.我建议采取以下策略：>手动拆分为部分.截面尺寸应取决于导数,大...
• 多元非线性拟合是非常困难的事情，我选用matlab进行拟合，以下为我找到的三种方法以及具体数据。1.使用“nlinfit”x1=1150,1000,900,850,700,625,550,475,3350,3500,5900,5800,5700,4600,4625,4725,11...

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