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mAtlAB拟合函数,求系数

y=[17 19 25 28 33 36 47]; x1=[6 6 6 6 6 6 6]; m1=[0.714 0.725 0.678 0.67 0.659 0.639 0.653]; x2=[20 18 35 37 38 44 57]; m2=[0.204 0.173 0.233 0.24 0.2432 0.268 0.26]; x3=[9 12 19 21 24 27 32]; m3=[0.082 0.103 0.0895 0.093 0.098...

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-...

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...

poly2sym(p)

clc;clear allXY=[3.1,25;6.06,100;7.99,225;9.52,400;10.81,625;11.93,900;12.93,1225;13.84,1600;14.65,2025;15.41,2500;16.14,3025;16.82,3600;17.47,4225;18.08,4900;18.65,5625;19.22,6400;19.75,7225;20.25,8100,;20.73,9025;21.18,10000]...

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)

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

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

x=[26.3 33.5 39.1 43.1 47.0 50.0 54.5 56.8 64.9 72.0 77.0]; y=[8.85 8.17 7.49 7.16 6.81 6.58 6.21 5.91 5.48 5.11 5.98]; %多项式拟合 n=1; A=polyfit(x,y,n); %n是给定的多项式的次数,拟合出来的结果A是系数向量 y1=polyval(A,x); %计算...

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