matlab中的數據擬合工具箱

Ⅰ 如何調用matlab擬合工具箱得出的

您好，這樣的：一、
單一變數的曲線逼近
Matlab有一個功能強大的曲線擬合工具箱版
cftool
，使用方便，能實現權多種類型的線性、非線
性曲線擬合。下面結合我使用的
Matlab
R2007b
來簡單介紹如何使用這個工具箱。
假設我們要擬合的函數形式是
y=A*x...

Ⅱ matlab曲線擬合工具箱怎麼用

不是matlab安裝的問題來，這個問源題我也遇到過，遍求解答無果之後，終於自己摸索出來了。是這樣的，不要用GUI中的data按鈕來新建數據集，而要在matlab命令窗口中，輸入命令：cftool（a,b）,其中a，b就是你要設置的x、y坐標的向量。這樣出來散點圖，之後再在cftool工具箱的GUI中點fitting按鈕，選擇曲線擬合

Ⅲ 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。

Ⅳ MATLAB曲線擬合工具箱sftool擬合三位函數中的數據點怎麼導入

如你的數據保存的格式是xls的話，可以用xlsread（）函數，將Excel數據導入MATLAB中。以矩陣A形式存內儲，然後導入sftool工具容箱。

實現代碼：

A=xlsread('example.xls',) %對於高版本的matlab，也可以讀xlsx格式的數據

x=A(:,1)

y=A(:,2)

z=A(:,3)

sftool %打開sftool工具箱，分別把x導入X input中，y導入Y input中，z導入Z input中

設置擬合函數，可以自選函數，也可以自定義函數

。。。。。。

以下為一個實例，供參考。

Ⅳ matlab2014曲線擬合工具箱怎麼輸入數據

您好，這樣的：一、 單一變數的曲線逼近
Matlab有一個功能強大的曲線擬合工具箱 cftool ，使用方便，能實現多種類型的線性、非線
性曲線擬合。下面結合我使用的 Matlab R2007b 來簡單介紹如何使用這個工具箱。
假設我們要擬合的函數形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
1、在命令行輸入數據：

》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447
296.204 311.5475]

》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]

2、啟動曲線擬合工具箱
》cftool

3、進入曲線擬合工具箱界面「Curve Fitting tool」
（1）點擊「Data」按鈕，彈出「Data」窗口；
（2）利用X data和Y data的下拉菜單讀入數據x,y，可修改數據集名「Data set name」，然
後點擊「Create data set」按鈕，退出「Data」窗口，返回工具箱界面，這時會自動畫出數
據集的曲線圖；
（3）點擊「Fitting」按鈕，彈出「Fitting」窗口；
（4）點擊「New fit」按鈕，可修改擬合項目名稱「Fit name」，通過「Data set」下拉菜單
選擇數據集，然後通過下拉菜單「Type of fit」選擇擬合曲線的類型，工具箱提供的擬合類
型有：
Custom Equations：用戶自定義的函數類型
Exponential：指數逼近，有2種類型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Fourier：傅立葉逼近，有7種類型，基礎型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Gaussian：高斯逼近，有8種類型，基礎型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant：插值逼近，有4種類型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-
preserving
Polynomial：多形式逼近，有9種類型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power：冪逼近，有2種類型，a*x^b 、a*x^b + c
Rational：有理數逼近，分子、分母共有的類型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th
degree ~；此外，分子還包括constant型
Smoothing Spline：平滑逼近（翻譯的不大恰當，不好意思）
Sum of Sin Functions：正弦曲線逼近，有8種類型，基礎型是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull：只有一種，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
選擇好所需的擬合曲線類型及其子類型，並進行相關設置：
——如果是非自定義的類型，根據實際需要點擊「Fit options」按鈕，設置擬合演算法、修改
待估計參數的上下限等參數；
——如果選Custom Equations，點擊「New」按鈕，彈出自定義函數等式窗口，有「Linear
Equations線性等式」和「General Equations構造等式」兩種標簽。
在本例中選Custom Equations，點擊「New」按鈕，選擇「General Equations」標簽，輸入函
數類型y=a*x*x + b*x，設置參數a、b的上下限，然後點擊OK。
（5）類型設置完成後，點擊「Apply」按鈕，就可以在Results框中得到擬合結果，如下例：
general model:
f(x) = a*x*x+b*x
Coefficients (with 95% confidence bounds):
a = 0.009194 (0.009019, 0.00937)
b = 1.78e-011 (fixed at bound)
Goodness of fit:
SSE: 6.146
R-square: 0.997
Adjusted R-square: 0.997
RMSE: 0.8263
同時，也會在工具箱窗口中顯示擬合曲線。
這樣，就完成一次曲線擬合啦，十分方便快捷。當然，如果你覺得擬合效果不好，還可以在「
Fitting」窗口點擊「New fit」按鈕，按照步驟（4）~（5）進行一次新的擬合。
不過，需要注意的是，cftool 工具箱只能進行單個變數的曲線擬合，即待擬合的公式中，變
量只能有一個。對於混合型的曲線，例如 y = a*x + b/x ，工具箱的擬合效果並不好。下一
篇文章我介紹幫同學做的一個非線性函數的曲線擬合。

Ⅵ matlab 裡面數據擬合工具箱使用

不是matlab安裝的問題，這個問題我也遇到過，遍求解答無果之後，終於自己摸索出來專了。是這樣的，不要屬用GUI中的data按鈕來新建數據集，而要在matlab命令窗口中，輸入命令：cftool（a,b）,其中a，b就是你要設置的x、y坐標的向量。這樣出來散點圖，之後再在cftool工具箱的GUI中點fitting按鈕，選擇曲線擬合

Ⅶ 用matlab cftool工具箱擬合曲線的時候，怎麼獲得所要的數據點個數

我覺得我們需要是結果，以及結果的精度，而非結果中數據的個數。
以
>> x=[1:5];
>> y=2*x
為例：
結果為
Linear model Poly1:
f(x) = p1*x + p2
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = 2 (2, 2)
p2 = -4.658e-16 (-3.172e-15, 2.24e-15)

Goodness of fit:
SSE: 1.972e-30
R-square: 1
Adjusted R-square: 1
RMSE: 8.108e-16
若是樓主真得需要，推薦樓主去看操作生成的代碼
function [fitresult, gof] = createFit(x, y)
[xData, yData] = prepareCurveData( x, y );

% Set up fittype and options.
ft = fittype( 'poly1' );

% Fit model to data.
[fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft );

% Plot fit with data.
figure( 'Name', 'untitled fit 1' );
h = plot( fitresult, xData, yData );
legend( h, 'y vs. x', 'untitled fit 1', 'Location', 'NorthEast' );
% Label axes
xlabel( 'x' );
ylabel( 'y' );
grid on

其實我已經看到了這里幾個函數的幫助，沒有發現可以設置擬合數據的長度的。
希望對樓主有幫助，謝謝。

Ⅷ matlab曲線擬合工具箱在哪

曲線擬合工具箱
cftool

Ⅸ MATLAB中如何將擬合工具箱中的擬合函數保存為函數並隨時調用

復制擬合結果（擬合函數及系數），寫成完整的表達式，然後用int（）函數計算積分。函數使用格式
int('f(x)')
求不定積分
int('f(x)',a,b)
求定積分

Ⅹ 如何使用matlab中的工具箱

1、我們首先給出對應的擬合數據:

>> x=1:100;

>> y=2*x;

一條直線。