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mAtlAB拟合函数,求系数

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 ...

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...

y=3*exp[A*(1/x-1/298)] y/3=exp[A*(1/x-1/298)] 两边取对数,得 ln(y/3)=A*(1/x-1/298) 令Y=ln(y/3),X=(1/x-1/298) 显然变成了一个Y=AX的拟合问题了 x=30:5:70 y=[2.947 2.850 2.683 2.516 2.375 2.248 2.117 2.107 1.928] Y=log(y/3); X=1./x-...

可以用Matlab进行给定函数拟合系数,你可以参照下列例子: x=1:n; y=[27.9,25.8,23.8,21.6,19.5,17.4,15.5,13.3,11.2]; func=inline('a(1).*exp(a(2)+a(3)*x)','a','x'); %自定义函数 x0=[0.7572 0.7537 0.3804]; %初值 a= nlinfit(x,y,func,x0)...

x=[1;1.5;2;2.5;3]; y=[0.9;1.7;2.2;2.6;3]; p=fittype('a*x.^0.5+b*lnx+c','independent','x') f=fit(x,y,p) plot(f,x,y); 上面是代码! 下面是结果: a=2.818 b=0.8552 c=-0.6627

根据问题要求,可用regress()函数来拟合ai系数。 x=[。。。]'; y=[。。。]'; n=length(x); X=[ones(n,1) x y x.^2 y.^2 x.*y]; y=zeros(n,1); a= regress(y,X)

poly2sym(p)

x=[]; y=[]; F=@(p,a)p(1)*a+p(2)+p(3)*sin(p(4)*a+p(5)); p=lsqcurvefit(F,[1 1 1 1 1],x,y) %p即为所拟合函数系数,分别为a,b,c,d,e的值。 另外, fc=var(R);%求向量A的方差 bzc=std(R);%求向量A的标准差

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