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matlab曲线拟合工具箱cftool

发布时间:2021-10-26 20:19:15

㈠ matlab如何进行曲线拟合

您好,这样的:一、 单一变量的曲线逼近
Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线
性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。
假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
1、在命令行输入数据:

》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、启动曲线拟合工具箱
》cftool

3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
(1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口;
(2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然
后点击“Create data set”按钮,退出“Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数
据集的曲线图;
(3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口;
(4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单
选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类
型有:
Custom Equations:用户自定义的函数类型
Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-
preserving
Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power:幂逼近,有2种类型,a*x^b 、a*x^b + c
Rational:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th
degree ~;此外,分子还包括constant型
Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思)
Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
选择好所需的拟合曲线类型及其子类型,并进行相关设置:
——如果是非自定义的类型,根据实际需要点击“Fit options”按钮,设置拟合算法、修改
待估计参数的上下限等参数;
——如果选Custom Equations,点击“New”按钮,弹出自定义函数等式窗口,有“Linear
Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。
在本例中选Custom Equations,点击“New”按钮,选择“General Equations”标签,输入函
数类型y=a*x*x + b*x,设置参数a、b的上下限,然后点击OK。

㈡ 用matlab cftool工具箱拟合曲线的时候,怎么获得所要的数据点个数

我觉得我们需要是结果,以及结果的精度,而非结果中数据的个数。

>> x=[1:5];
>> y=2*x
为例:
结果为
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
若是楼主真得需要,推荐楼主去看操作生成的代码
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

其实我已经看到了这里几个函数的帮助,没有发现可以设置拟合数据的长度的。
希望对楼主有帮助,谢谢。

㈢ matlab曲线拟合工具箱怎么用

不是matlab安装的问题来,这个问源题我也遇到过,遍求解答无果之后,终于自己摸索出来了。是这样的,不要用GUI中的data按钮来新建数据集,而要在matlab命令窗口中,输入命令:cftool(a,b),其中a,b就是你要设置的x、y坐标的向量。这样出来散点图,之后再在cftool工具箱的GUI中点fitting按钮,选择曲线拟合

㈣ matlab中如何进行曲线拟合

拟合用polyfit和polyval.
b=polyfit(x,y,2);%进行2次拟合,b是多项式前面的值。就如2次拟合中y=ax+b,a,b的值。
yy=polyval(b,x);%得到拟合后y的新值
plot(x,yy)%画拟合图

㈤ MATLAB曲线拟合工具箱sftool拟合三位函数中的数据点怎么导入

如你的数据保存的格式是xls的话,可以用xlsread()函数,将Excel数据导入MATLAB中。以矩阵A形式存内储,然后导入sftool工具容箱。

实现代码:

A=xlsread('example.xls',) %对于高版本的matlab,也可以读xlsx格式的数据

x=A(:,1)

y=A(:,2)

z=A(:,3)

sftool %打开sftool工具箱,分别把x导入X input中,y导入Y input中,z导入Z input中

设置拟合函数,可以自选函数,也可以自定义函数

。。。。。。

以下为一个实例,供参考。

㈥ 用matlab曲线拟合工具箱拟合数据后要进行预测,应该怎么做啊哪位大神

不是matlab安装的问题,这个问题我也遇到过,遍求解答无果之后,终于自己摸索出来了。是这样的,不要用gui中的data按钮来新建数据集,而要在matlab命令窗口中,输入命令:cftool(a,b),其中a,b就是你要设置的x、y坐标的向量。这样出来散点图,之后再在cftool工具箱的gui中点fitting按钮,选择曲线拟合

㈦ matlab cftool 曲线拟合工具箱生成图里的黑点怎么去掉

matlab cftool 曲线拟合工具箱生成图里的点是去不掉的,只能将黑点变成淡颜色的点。

程序在Matlab2013b上通过。

㈧ 如何利用matalb cftool工具箱拟合曲线

如何利用matalb cftool工具箱拟合曲线
您好,这样的:一、 单一变量的曲线逼近
Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线
性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。
假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
1、在命令行输入数据:

》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、启动曲线拟合工具箱
》cftool

3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
(1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口;
(2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然
后点击“Create data set”按钮,退出“Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数
据集的曲线图;
(3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口;
(4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单
选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类

㈨ Matlab中如何将cftool工具箱中的拟合函数曲线导出

目前的Matlab,还不能导出由cftool工具箱得到的拟合函数曲线。但可以提供编程得到你所要的拟合函数曲线。

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