用matlab工具箱擬合excel

① matlab中怎麼調用已經用excel導入的矩陣對兩組數據進行最小二乘擬合

matlab中可以採用
polyfit
用於多項式曲線擬合（最小二乘法原理）
p=polyfit(x,y,m)
其中,
x,
y為已知數據點向量,
分別表示橫,縱坐標,
m為擬合多項式的次數,
結果返回m次擬合多項式系數,
從高次到低次存放在向量p中.
更多可見matlab的幫助文檔.

② 用MATLAB處理EXCEL中一列共100000個數據，請問如何將數據導入並將數據做正態曲線擬合

首先用

data=xlsread('文件名');
讀入execel文件中的數據，得到的data應該就是一列100000個數的矩陣

[mu sigma]=normfit(data); %正態分布擬合，得到平均值mu和標准差sigma
%----------------------
[n x]=hist(data,100); %將原數據分100個區間統計
bar(x,n/100000/mean(diff(x)),1);hold on; %用條狀圖畫出統計的概率
plot(x,normpdf(x,mu,sigma,'r');hold off;%用紅線畫出正態分布擬合曲線
legend('統計概率','擬合曲線');

得到的mu是平均值，sigma是標准差，方差就是標准差的平方

③ 怎麼在matlab處理excel 表格 matlab的函數的擬合和求導

你試試 xlsread 命令 將excel 導入matlab，然後用matlab 對數據進行處理

④ 把附件中的數據導入到 matlab中進行擬合，求出它的9階曲線。

1、文件在任何位置。如果是Excel文件，可用xlsread（）函數實現，具體用法參考matlab-help
如果是txt文件，可用textscan（）函數實現，參考matlab-help。
2 、將需要導入的數據文件放在當前運行的matlab跟目錄下（current folder）,直接用load()函數即可實現數據導入，這種方法可以導入excel、txt、mat等文件類型。
曲線的擬合也可以通過兩種方法實現。
1 直接調用函數，polyfit()對數據進行擬合。
2 利用matlab的擬合工具箱實現。步驟如下
（1） 假設需要擬合的數據為x,y，利用plot(x,y)畫出x,y的關系圖。
（2） 在畫出的圖中找到tools(工具)-Basic-fitting(基本擬合)-polynomial(多項擬合)，其中（9th degree polynomial）即為9階擬合結果，點擊右下角的->符號，就可看到多項式擬合結果參數。

⑤ 用matlab如何將excle中的數據擬合成多元非線性函數並做出圖，能不能寫成

由於你沒有具體的數據結構，無法為你提供具體的代碼。只能將「用matlab如何將excle中的數據擬合成多元非線性函數並做出圖」的實現步驟說明如下：
首先，用xlsread（）函數來讀取excel 的數據。並賦值給A

A=xlsread（'xxx.xls'）
第二，由矩陣A，提取y，x1，x2，x3,。。。
y=A(:,1),x1=A(:,2),x2=A(:,3),。。。
第三，根據y，x1，x2，x3數據，初定擬合多元非線性函數的形式（此過程需要調整）
func=@(a,x) 多元非線性函數表達式
第四，用lsqcurvefit（）或nlinfit（）函數來擬合多元非線性函數的系數
a=lsqcurvefit(func,a0,x,y); 或 a=nlinfit(x,y,func,a0);
第五，用corrcoef（）函數來判別擬合效果
y=A(:,1)
y1=func(a,x)
R2=corrcoef(y1,y); 當R2≈1，則擬合是比較合理的。
如你有具體的數據，可以復制到私信上，進一步交流。

⑥ 怎麼用matlab或excel做某個線性曲線擬合

matlab中可用函數polyfit函數進行曲線擬合，用法polyfit(x,y,n)n為擬合的階數！

⑦ 如何使用matlab擬合工具箱

1.打開CFTOOL工具箱。
在Matlab 6.5以上的環境下，在左下方有一個"Start"按鈕，如同Windows的開始菜單，點開它，在目錄"Toolboxes"下有一個"Curve Fitting"，點開"Curve Fitting Tool"，出現數據擬合工具界面，基本上所有的數據擬合和回歸分析都可以在這里進行。也可以在命令窗口中直接輸入」cftool」，打開工具箱。

2.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坐標的各個數據，另外一個是你要的y坐標的各個數據。輸入以後假定叫x向量與y向量，可以在workspace裡面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數一致，如果不一致的話是不能在工具箱裡面進行擬合的。 例如在命令行里輸入下列數據: 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];

3.數據的選取。
打開曲線擬合共工具界面，點擊最左邊的"Data..."按鈕，出現一個Data對話框，在Data Sets頁面里，在X Data選項中選取x向量，Y Data選項中選取y向量，如果兩個向量的元素數相同，那麼Create data set按鈕就激活了，此時點擊它，生成一個數據組，顯示在下方Data Sets列表框中。關閉Data對話框。此時Curve Fitting Tool窗口中顯示出這一數據組的散點分布圖。

4.曲線擬合(冪函數power)。
點擊Fitting...按鈕，出現Fitting對話框，Fitting對話框分為兩部分，上面為Fit Editor，下面為Table of Fits,有時候窗口界面比較小，Fit Editor部分會被收起來，只要把Table of Fits上方的橫條往下拉就可以看見Fit Editor。在Fit Editor裡面點擊New Fit按鈕，此時其下方的各個選框被激活，在Data Set選框中選中剛才建立的x-y數據組，然後在Type of fit選框中選取擬合或回歸類型，各個類型的擬合或回歸相應的分別是： Custom Equations 用戶自定義函數 Expotential e指數函數 Fourier 傅立葉函數，含有三角函數 Gaussian 正態分布函數，高斯函數 Interpolant 插值函數，含有線性函數，移動平均等類型的擬合 Polynomial 多項式函數 Power 冪函數 Rational 有理函數（不太清楚，沒有怎麼用過） Smooth Spline （光滑插值或者光滑擬合，不太清楚） Sum of sin functions正弦函數類
在這個Type of fit選框中選擇好合適的類型，並選好合適的函數形式。於是點擊Apply按鈕，就開始進行擬合或者回歸了。此時在Curve Fitting Tool窗口上就會出現一個擬合的曲線。這就是所要的結果。 在上面的例子中，選擇sum of sin functions中的第一個函數形式，點擊Apply按鈕，就可以看見擬合得到的正弦曲線。

⑧ 如何將MATLAB工具箱載入到2007版的excel中

方法/步驟:
1、在2007版本excel中在工具欄右鍵點擊「自定義快速訪問工具欄」，
2、選擇命令下拉窗口「所有命令」，在下面找到「載入宏」命令，確定後在左上方會出現綠色球狀圖標既是「載入宏」命令，
3、點擊則出現一個窗口，點擊「瀏覽」找到MATLAB安裝文件下toolbox文件，找到exlink子目錄中的excllink.xla文件，然後點擊確定即可。

⑨ matlab 如何用一列Excel數據做對數正態分布擬合曲線

closeall;
clearall;
data=xlsread('數據.xls','sheet1');%讀入數據
[yx]=hist(data,100);%統計頻次分布
figure('Color','w');h=bar(x,y,1);%畫直方圖
set(h,'EdgeColor',[0.50.50.5],'FaceColor',[0.50.50.5]);
holdon;

%對數正態分布密度函數

)p(1)./x.*exp(-((log(x)-p(2))/p(3)).^2/2);
[maxyind]=max(y);
%做非線性數據擬合
p=nlinfit(x,y,fun,[maxy*x(ind),log(x(ind)),1]);

%畫擬合曲線
x1=min(x):0.01:max(x);
yfit=fun(p,x1);
plot(x1,yfit,'k','linewidth',3);

[ymaxi]=max(yfit);%找到極值點
xm=x1(i);
plot([xmxm],[0ymax+10],'k','linewidth',3);%畫豎線
xlim([min(x)max(x)]);
xlabel('BC濃度（ng/m^3）');
ylabel('頻數');