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mAtlAB拟 函数 系数

程序如下: x=[1.75,2.25,2.5,2.875,2.686,2.563];y=[0.26,0.32,0.44,0.57,0.50,0.46];plot(x,y,'g.','markersize',25);%%%有这个是先描点,看出大致是什么图,这里看到像二次曲线的。hold on ;p3=polyfit(x,y,2); %%%%%%下面这个是拟合后的P3公...

%nlinfit 非线性参数拟合 clc;clear; x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; y=[7,3,6,8,2,4,10,16,2,8]; myfunc=inline('beta(1)*sin(x)+beta(2)','beta','x'); beta=nlinfit(x,y,myfunc,[0 0]); A=beta(1) C=beta(2) %test the model %x=[1,2,3,4,5,6,7,8...

用cftool拟合工具箱,可以快速得到你要的拟合函数。 Expotential指数逼近 Fourier傅立叶逼近 Gaussian 高斯逼近 Interpolant 插值逼近 Polynomial 多项式逼近 Power幂函数逼近 拟合结果的确定,主要要看R-square相关系数是否最接近1,RMSE均方根...

可以用lsqcurvefit()函数或nlinfit()函数拟合。 例如: x=[。。。] y=[。。。] f=@(c,x)(1+c*log10(1950000))*(134410*(x.^10)-318250*(x.^9)+118590*(x.^8)+382850*(x.^7)-603050*(x.^6)+420570*(x.^5)-168430*(x.^4)+40790*(x.^3)-5850*(x...

clear; clc; p=10:-1:7; I=[3.06,2.2,1.92,1.84,1.7,1.7,1.58,1.48,1.38,1]; i=zeros(4,1); for m=1:4 i(m)=sum(I(1:m+1))/(11-p(m)+1); end x=p'; y=i; P=fittype('a*(1+c*log(x))/(5+b)^2','independent','x'); f=fit(x,y,P); plot(f,x,y); f ...

对于线性回归方程,可以用regress()函数很容易得到回归系数。具体操作方法如下: 运行结果 a=2.2715,b=1.6649,c=0.18675,d=-11.805 R^2=0.99132

参考代码: % 生成测试数据X = rand(100,1);Y = rand(100,1);k = 2;a = 1.5;b = 2.5;Z = k*(X.^a).*(Y.^b); % 数据加入噪声Z = Z + randn(size(Z))*0.1; % 数据拟合f=inline('c(1)*x(:,1).^c(2).*x(:,2).^c(3)','c','x');c=lsqcurvefit(f,[1 1 1...

对于多变量线性回归分析,可以regress()函数来预测变量系数。 基本用法: [b,bint,r,rint,stats] = regress(y, X) 式中:b——变量系数 bint——bint为b的置信区间 r——残差向量 rint——rint为r的置信区间 stats——为1×3检验统计量,第一个是回归方程...

clc clear close all x=[0,100,200,300,400,500]; y=[1,0.62,0.40,0.21,0.18,0.12]; xx=x(2:end); yy=y(2:end); z=log(yy)./xx; c=polyfit(xx,z,1); a=c(1) b=c(2) ny=exp(a*x.^2+b*x); plot(x,y,'r*') hold on ezplot(['exp(',num2str(a),'*x.^...

这个很好办 你先根据散点图等其他方式确定模型的表达式 然后利用已知的数据中的某几个点求解 模型中参数的大约值,然后就可以了。 比如: 模型为y=a*exp(b/(c+x)); 先利用最值确定a 再利用任意两组数据求出其他的参数 以他为处置即可, 一般别用...

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