matlab最小二乘法拟合曲线工具箱

A. 用最小二乘法在MATLAB中拟合曲线

你好！

既然y=ax^b

那么ln(y)=bln(x)+lna;

下面是我的代码：

clc;clear all

x=[66.52 28.08 37.61 26.68 56.52 22.71 113.163 34.33 48.48 56.18 78.23 43.7 16.75 151.02];

y=[15.03 35.67 27.06 41.3 17.59 47.79 9.64 32.03 24.21 20.31 13.23 25.38 64.17 7.49];

x1=log(x);

y1=log(y);

p=polyfit(x1,y1,1);

b=p(1);

a=exp(p(2));

fprintf('a=%f ',a);fprintf('b=%f ',b);

hold on

plot(x,a*(x.^b),'*')

plot(x,y,'r.')

legend('拟合后的点','拟合前的点')

最后算出来的结果是：

a=1036.841810

b=-0.990830

图片：

B. 怎样利用基于最小二乘原理的 matlab 多项式拟合工具箱求出放电曲线方程系数

怎样利用基于最小二乘原理的 matlab 多项式拟合工具箱求出放电曲线方程系数
曲线拟合回
已知离散点上的答数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值，这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法，该方法是寻找函数使得最小。

C. Matlab最小二乘法曲线拟合

面对一组数据x,y,用线性最小二乘法作曲线拟合，在不知道x,y之间的关系时，通常将专数据属x,y作散点图，进行直观判断应该用什么曲线去作拟合。常用的拟合曲线有：
(1)直线 (2)多项式 一般阶数2,3 不宜太高 (3)双曲线 (4)指数曲线

注：已知一组数据，用什么样的曲线拟合最好，可以在直观判断的基础上，选取几种曲线分别拟合，然后比较，看哪条曲线的最小二乘指标J最小即可。

D. 用Matlab做最小二乘法曲线拟合并预测10，11,12的值，，急！！！！

clear
x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9];
y=[173507,12000, 98900 ,85400,63840,110940 ,60400,45100,77340];

p=polyfit(x,y,2);%多项式拟合
x1=10:1:12;
y1=polyval(p,x1);
plot(xy,'o',x1,y1,'r');
title('polyfit');

E. 用Matlab做曲线拟合的最小二乘法，谢谢

命令窗口输入x=[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5];y=[1,2.4,3.1,5.0,7,11,17,24];cftool
在新抄的图袭形界面中，点data,creat data,x与y选择相应的创造data后，在fit里选择new fit，在选择自己想要的函数（有很多函数选择，还可以自定义，不过我没自定义过），得到结果，
如果要看图形，那里有figure，画图即可

cftool是很强大的曲线拟合工具箱，也很容易操作，试试吧

F. 如何用MATLAB编写程序（最小二乘法)曲线拟合

x=[10,20,30,35,40,50,60,70,80,90,100]';
y=[2.1681,2.2030,2.2482,2.2783,2.3075,2.3687,2.4364,2.5053,2.5882,2.6663,2.7611]';
X=[ones(size(x)) x x.^2];
coe=X\y

G. matlab中的cftool工具箱做非线性曲线拟合是用的什么方法，是最小二乘法吗

If Method is NonlinearLeastSquares,（非线性曲线拟合）内 then the additional parameters are:

Algorithm - Algorithm to be used in FIT

Levenberg-Marquardt
Gauss-Newton
Trust-Region
默认的为容 Trust-Region

H. MATLAB怎么用最小二乘法拟合数据曲线

用polyfit函数拟合就行了，这个函数就是利用最小二乘法原理的。也可以使用数据拟合工具箱cftool拟合。

I. 用matlab求最小二乘法（polyfit）曲线拟合

clc
%原数据节点
x=[0.5 1 1.5 2 2.5 3];
y=[1.75 2.45 3.81 4.8 8 8.6];
plot(x,y,'*');
hold on;
%求最小二乘意义下拟合多项式的系数
n=3;%待拟合多项式的次数；内
p=polyfit(x,y,n);
%新的插值节点容
xx=0:0.01:3;
yy=polyval(p,xx);
plot(xx,yy);
你可以再Matlab帮助文件下，搜索polyfit和polyval这两个命令的含义和用法。
这样，这个问题是很容易实现的。

J. 用matlab工具进行最小二乘法圆拟合的程序怎么编

可以来考虑采用polyfit来拟合源，二次多项式polyfit(x,y,2)，
x=[0.11 0.13 0.19 0.21 0.27 0.37 0.53 0.59 0.71 0.79 0.89 1.07];
y=[3868-1066 3733-888.3 3659-789.6 3599-710.7 3508-592.2 3463-533 3335-367.6 3257-266.5 3215-213.2 3200-193.8 3125-133.3 3131-106.6];
p=polyfit(x,y,2);
hold on;
plot(x,y,'v')
plot(x,polyval(p,x),'r');
当然，数组中的成员是需要自己写入的，把你的数据带入就行