其實(shí)matlab擬合函數(shù)的問題并不復(fù)雜，但是又很多的朋友都不太了解Excel擬合曲線，因此呢，今天小編就來為大家分享matlab擬合函數(shù)的一些知識，希望可以幫助到大家，下面我們一起來看看這個問題的分析吧！

matlab曲線擬合，函數(shù)，用法以及例子

matlab是一款功能強(qiáng)大的數(shù)學(xué)軟件，matlab可以用來做函數(shù)擬合。那么matlab曲線擬合函數(shù)是什么呢？應(yīng)該怎么使用呢？下面一起來看看matlab曲線擬合函數(shù)的用法以及例子吧：

1、首先打開電腦上的“matlab”軟件，在命令行窗口輸入x=0:0.4:2，確定x的值為0到2，取值間隔為0.4。接下來輸入函數(shù)y=3*x.^3+2*x.^2+x確定y的值。多項(xiàng)式函數(shù)y的系數(shù)為3210，分別對應(yīng)三次項(xiàng)、二次項(xiàng)、一次項(xiàng)和常數(shù)項(xiàng)。

2、此處以函數(shù)y為例，來進(jìn)行曲線擬合，方便驗(yàn)證曲線擬合的結(jié)果。matlab多項(xiàng)式擬合函數(shù)為polyfit，調(diào)用格式為polyfit(x,y,N)，其中x和y是擬合數(shù)據(jù)的自變量和因變量，N為多項(xiàng)式擬合階數(shù)。由圖中結(jié)果可以看到三次多項(xiàng)式擬合能得到較好的結(jié)果。

3、matlab曲線擬合工具箱也可以用來曲線擬合。點(diǎn)擊方框處的“APP”，接著點(diǎn)擊“CurveFitting”。

4、曲線擬合工具箱如下圖所示，方框處可以輸入X和Y的擬合數(shù)據(jù)。

5、選擇擬合數(shù)據(jù)為x和y，擬合方式為多項(xiàng)式擬合，擬合階數(shù)選擇為3，曲線的擬合結(jié)果如箭頭處所示。

6、使用以下方式可以確定多項(xiàng)式擬合的階數(shù)，使其達(dá)到一定的精度要求，具體代碼如下圖所示，得到的運(yùn)行結(jié)果為3，因此最佳擬合階數(shù)為3。

7、得到擬合多項(xiàng)式的系數(shù)后，可以通過命令symsxf(x)f(x)=poly2sym(y2,x)顯示出擬合多項(xiàng)式，最后一項(xiàng)系數(shù)并不是0，這是由于機(jī)器誤差引起的，其實(shí)最后一項(xiàng)的值特別好，可以忽略不計，看做0。

8、曲線擬合結(jié)果的調(diào)用，使用t=polyval(y2,x)即可使用擬合函數(shù)計算因變量的值，并保存在變量t內(nèi)，具體結(jié)果如下圖所示。

怎樣使用matlab做曲線擬合

方法一、用數(shù)據(jù)擬合工具箱CurveFittingTool

打開CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中輸入cftool，即可進(jìn)入數(shù)據(jù)擬合工具箱。

輸入兩組向量x，y。

首先在Matlab的命令行輸入兩個向量，一個向量是你要的x坐標(biāo)的各個數(shù)據(jù)，另外一個是你要的y坐標(biāo)的各個數(shù)據(jù)。輸入以后假定叫x向量與y向量，可以在workspace里面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數(shù)一致，如果不一致的話是不能在工具箱里面進(jìn)行擬合的。

例如在命令行里輸入下列數(shù)據(jù):

x=[196,186,137,136,122,122,71,71,70,33];

y=[0.012605;0.013115;0.016866;0.014741;0.022353;0.019278;0.041803;0.038026;0.038128;0.088196];

數(shù)據(jù)的選取。打開曲線擬合共工具界面，點(diǎn)擊最左邊的Xdata和Ydata，選擇剛才輸入的數(shù)據(jù)，這時界面中會出現(xiàn)這組數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖。

選擇擬合方法，點(diǎn)擊Fit

左側(cè)results為擬合結(jié)果，下方表格為誤差等統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

方法二、用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱

1、打開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，在commandwindow內(nèi)輸入nftool，進(jìn)入Neuralfittingtool

2、導(dǎo)入數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊next，導(dǎo)入Inputs為x，Targets為y。

3、選擇網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，點(diǎn)擊next，選擇訓(xùn)練集和測試集數(shù)量，點(diǎn)next，選隱藏層節(jié)點(diǎn)個數(shù)。

4、訓(xùn)練數(shù)據(jù)，點(diǎn)next，選train。

5、繪制擬合曲線，訓(xùn)練完成后電機(jī)plotfit

訓(xùn)練結(jié)果參數(shù)在訓(xùn)練完后自動彈出

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱可以用command寫，請搜索關(guān)鍵字matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)。

方法三、用polyfit函數(shù)寫

polyfit函數(shù)是matlab中用于進(jìn)行曲線擬合的一個函數(shù)。其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是最小二乘法曲線擬合原理。曲線擬合：已知離散點(diǎn)上的數(shù)據(jù)集，即已知在點(diǎn)集上的函數(shù)值，構(gòu)造一個解析函數(shù)（其圖形為一曲線）使在原離散點(diǎn)上盡可能接近給定的值。

調(diào)用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，

其中n表示多項(xiàng)式的最高階數(shù)，xdata，ydata為將要擬合的數(shù)據(jù)，它是用數(shù)組的方式輸入。輸出參數(shù)a為擬合多項(xiàng)式y(tǒng)=a1x^n+...+anx+a,共n+1個系數(shù)。

%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')

方法四、自行寫算法做擬合

請參考數(shù)值分析教科書，擬合、插值方法較多，算法并不復(fù)雜，靈活套用循環(huán)即可

matlab曲線擬合怎么做

1、首先啟動matlab，選擇編輯器，再新建一個命令文件。

2、然后在編輯器窗口中輸入圖示的代碼。

3、然后我們點(diǎn)擊界面上方菜單欄里的保存圖標(biāo)進(jìn)行保存。

4、需要注意的是，保存文件的位置要與當(dāng)前搜索路徑的位置保持一致。這可以通過右鍵編輯窗口的文件，在彈出的下拉框中選擇。

5、最后再命令行窗口處輸入dxsnh，并敲入鍵盤上的enter建?？梢钥闯鲭A數(shù)越高，曲線與擬合點(diǎn)擬合得越好。

matlab二元函數(shù)擬合

設(shè)擬合的2元2次方程為

f（x，y）=b1*x2+b2*x*y+b3*y2+b4*x+b5*y+b6

用Matlab的regress（）函數(shù)擬合，也可以用自定義函數(shù)擬合。regress（）函數(shù)命令格式為

[B,BINT,R,RINT,STATS]=REGRESS(Y,X)

B——參數(shù)估計值，擬合函數(shù)系數(shù)

BINT——B的置信區(qū)間

R——?dú)埐钕蛄浚瑴y試值與擬合值的差值

RINT——R的置信區(qū)間

STATS——檢驗(yàn)統(tǒng)計量，置信度、F統(tǒng)計量，p值

Y——因變量觀察值

X——自變量觀察值

根據(jù)提供的數(shù)據(jù)，通過擬合得

B1=0

B2=-1734024.851

B3=-31661318.71

B4=3785724.073

B5=9670754.012

B6=-512586.098

matlabR2012a中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合

方法一、用數(shù)據(jù)擬合工具箱CurveFittingTool

打開CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中輸入cftool，即可進(jìn)入數(shù)據(jù)擬合工具箱。

輸入兩組向量x，y。

首先在Matlab的命令行輸入兩個向量，一個向量是你要的x坐標(biāo)的各個數(shù)據(jù)，另外一個是你要的y坐標(biāo)的各個數(shù)據(jù)。輸入以后假定叫x向量與y向量，可以在workspace里面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數(shù)一致，如果不一致的話是不能在工具箱里面進(jìn)行擬合的。

例如在命令行里輸入下列數(shù)據(jù):

x=[196,186,137,136,122,122,71,71,70,33];

y=[0.012605;0.013115;0.016866;0.014741;0.022353;0.019278;0.041803;0.038026;0.038128;0.088196];

數(shù)據(jù)的選取。打開曲線擬合共工具界面，點(diǎn)擊最左邊的Xdata和Ydata，選擇剛才輸入的數(shù)據(jù)，這時界面中會出現(xiàn)這組數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖。

選擇擬合方法，點(diǎn)擊Fit

左側(cè)results為擬合結(jié)果，下方表格為誤差等統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

方法二、用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱

1、打開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，在commandwindow內(nèi)輸入nftool，進(jìn)入Neuralfittingtool

2、導(dǎo)入數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊next，導(dǎo)入Inputs為x，Targets為y。

3、選擇網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，點(diǎn)擊next，選擇訓(xùn)練集和測試集數(shù)量，點(diǎn)next，選隱藏層節(jié)點(diǎn)個數(shù)。

4、訓(xùn)練數(shù)據(jù)，點(diǎn)next，選train。

5、繪制擬合曲線，訓(xùn)練完成后電機(jī)plotfit

訓(xùn)練結(jié)果參數(shù)在訓(xùn)練完后自動彈出

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱可以用command寫，請搜索關(guān)鍵字matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)。

方法三、用polyfit函數(shù)寫

polyfit函數(shù)是matlab中用于進(jìn)行曲線擬合的一個函數(shù)。其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是最小二乘法曲線擬合原理。曲線擬合：已知離散點(diǎn)上的數(shù)據(jù)集，即已知在點(diǎn)集上的函數(shù)值，構(gòu)造一個解析函數(shù)（其圖形為一曲線）使在原離散點(diǎn)上盡可能接近給定的值。

調(diào)用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，

其中n表示多項(xiàng)式的最高階數(shù)，xdata，ydata為將要擬合的數(shù)據(jù)，它是用數(shù)組的方式輸入。輸出參數(shù)a為擬合多項(xiàng)式y(tǒng)=a1x^n+...+anx+a,共n+1個系數(shù)。

%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')

方法四、自行寫算法做擬合

請參考數(shù)值分析教科書，擬合、插值方法較多，算法并不復(fù)雜，靈活套用循環(huán)即可

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