matlab拟合工具箱为什么拟合不了三维

『壹』 matlab 三维数据拟合问题，急急急！！！！！！

用matlab cftool工具箱来选择ploynomial进行拟合，拟合效果（源看似很好）并不一定符合你要求。你可以用得到的拟合函数，来验证（yi=f(xi)）是否与已知数据(y值)基本相吻合。
一般我们的拟合函数，可以用下列方法来进行。
fun=@（a，x）a(1)*x(1)+a(2)*x(2)+。。。 %自定义函数
[a,resnorm,resial,exitflag]=lsqcurvefit(fun,x0,X,y); %x0——初值，X=[x y];
或
[a,r,J] = nlinfit(X,y,fun,x0);
求得拟合函数后，绘制图形
xa=[。。。], ya=[。。。];
[x,y]=meshgrid(xa,ya);
z=f(x,y);
mesh(x,y,z)
xlabel('x');ylabel('y');zlabel('z');
如有还问题，可以再帮你。

『贰』 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。

『叁』 请问用matlab做出三维曲线拟合后再加什么函数才可以看到拟合的精度啊

频率直方图我没太用过 但是其他形式的曲线 比如控制领域的时域图用一下方法是可以实现的。
首先：想办法读出样本点，x=(),y=() (在7.0里用小括号就可以了，不同版本可以自行改一下）
之后可参见如下方法，我也是转载ilove.MATLAB论坛上的方法 用过很好用
转载：“在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。
下面给你简单介绍一下它的使用方法。
首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。
例如在命令行里输入下列数据:
x=(0:0.02:0.98)';
y=sin(4*pi*x+rand(size(x)));
此时x-y之间的函数近似的为正弦关系，频率为2，但是存在一个误差项。
可以通过作图看出它们的大体分布:
plot(x,y,'*','markersize',2);
打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。
点击Fitting...按钮，出现Fitting对话框，Fitting对话框分为两部分，上面为Fit Editor，下面为Table of Fits,有时候窗口界面比较小，Fit Editor部分会被收起来，只要把Table of Fits上方的横条往下拉就可以看见Fit Editor。在Fit Editor里面点击New Fit按钮，此时其下方的各个选框被激活，在Data Set选框中选中刚才建立的x-y数据组，然后在Type of fit选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是：
Custom Equations 用户自定义函数
Expotential e指数函数
Fourier 傅立叶函数，含有三角函数
Gaussian 正态分布函数，高斯函数
Interpolant 插值函数，含有线性函数，移动平均等类型的拟合
Polynomial 多项式函数
Power 幂函数
Rational 有理函数（不太清楚，没有怎么用过）
Smooth Spline ？？（光滑插值或者光滑拟合，不太清楚）
Sum of sin functions正弦函数类
Weibull 威布尔函数（没用过）
不好意思，没有学过数理统计，所以很多东西都是用了才知道，翻译也就不太准确。不过在Type of fit选框下方有一个列表框，基本上各个函数类里的函数都写成解析式列在下方以供选择，所以找合适的函数还是比较容易的。
在这个Type of fit选框中选择好合适的类型，并选好合适的函数形式。于是点击Apply按钮，就开始进行拟合或者回归了。此时在Curve Fitting Tool窗口上就会出现一个拟合的曲线。这就是所要的结果。
在上面的例子中，选择sum of sin functions中的第一个函数形式，点击Apply按钮，就可以看见拟合得到的正弦曲线。
在Fitting对话框中的Results文本框中显示有此次拟合的主要统计信息，主要有
General model of sin1:
....... (函数形式）
Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信区间内的拟合常数）
a1=... ( ... ...) （等号后面是平均值，括号里是范围）
....
Godness of fit: (统计结果）
SSE: ... （方差）
R-squared: ... (决定系数，不知道做什么的）
Adjusted R-squared: ... (校正后的决定系数，如何校正的不得而知）
RMSE: ... (标准差）
上面的例子中经过拟合得到的函数最后为
y=0.9354*sin(12.36x+6.886)
频率为1.98加减0.03，和原来设置的频率为2符合，相对误差为1.5%。
这是曲线拟合工具箱的一个最简单的使用方法，上面还有很多功能，写是写不完的，自己参照这个基本的思路，翻着英汉词典，看着帮助，然后一个按钮一个按钮的试吧。
另外要说的是，如果想把这个拟合的图像导出的话，在Curve Fitting Tool窗口的File菜单下选Print to Figure，此时弹出一个新的图像窗口，里面是你要导出的图像，在这个figure窗口的File菜单里再选Export，选择好合适的格式，一般是jpeg，选择好路径，点击OK就可以了。出来的图像可以在Word等编辑环境中使用，就不多说了。
要修改图像的性质，如数据点的大小、颜色等等的，只需要在对象上点右键，就差不多可以找到了。”

上面所说的X，Y向量就是样本点。
下面是转载的网址，希望有用处

ilovematlab是个不错的论坛，我也是刚发现，不过帮助很大，基本的问题在那都会有答案。

『肆』 利用matlab 三维数据拟合

有很多方法可以做到的，如果你是初学matlab可以试试matlab的三维拟合工具箱
你在命令行内键入sftool，就可容以调出这个工具箱。这个是比较简单实用的一个。
除了这个以外，多维度的可以用lsqnonlin命令来实现。还有许多的你可以自己查查以选择最优的方法来拟合。

『伍』 请问matlab cftool工具箱如何进行三元拟合

拟合工具箱实现不了三个变量的拟合，可以考虑二维插值。

『陆』 用matlab拟合三维（空间曲线）问题！怎么拟合

第一步：输入x，y，z对应数值，十组以上，以保证拟合的精度
第二步：用polt3(x,y,z)函数，绘出三维曲版线
第三步：权利用你熟悉的三维曲线方程，判断其三维曲线的拟合函数
第四步：用inline（）函数，自定义拟合函数
第五步：初定x，y的初值（）
第六步：用nlinfit（）函数或lsqcurvefit函数，拟合出方程的系数
第七步：用相关系数函数，求出相关系数R^2，当R^2比较接近1时，这说明定义的拟合函数是正确的。

『柒』 matlab三维曲线拟合

三维曲线（非线性）拟合步骤 1 设定目标函数. （M 函数书写）% 可以是任意的 例如： function f=mydata(a,data) %y 的值目标函数值 或者是第三维的,a=[a(1) ，a(2)] 列向量 x=data(1,:); %data 是一 2 维数组，x=x1 y=data(2,:); %data 是一 2 维数组，x=x2 f=a(1)*x+a(2)*x.*y; 0000000000000000000 %这里的 a(1)， a(2)为目标函数的系 数值。 f 的值相当于 ydata 的值 2 然后给出数据 xdata 和 ydata 的数据和拟合函数 lsqcurvefit 例如： x1=[1.0500 1.0520 1.0530 1.0900 1.0990 1.1020 1.1240 1.1420... 1.1490 1.0500 1.0520 1.0530 1.0900 1.0990 1.1020 1.1240 1.1420 1.1490]; x2=[3.8500 1.6500 2.7500 5.5000 7.7000 3.3000 4.9500 8.2500 11.5500... 1.6500 2.7500 3.8500 7.7000 3.3000 5.5000 8.2500 11.5500 4.9500]; ydata=[56.2000 62.8000 62.2000 40.8000 61.4000 57.5000 44.5000 54.8000... 53.9000 64.2000 62.9000 64.1000 63.0000 62.2000 64.2000 63.6000... 52.5000 62.0000]; data=[x1;x2]; %类似于将 x1 x2 整合成一个 2 维数组。 a0= [-0.0014,0.07]; option=optimset('MaxFunEvals',5000); format long; [a,resnorm]=lsqcurvefit(@mydata,a0,data,ydata,[],[],option); yy=mydata(a,data); result=[ydata' yy' (yy-ydata)'] % a 的值为拟合的目标函数的参数值 利用 lsqcurvefit 进行拟合的 它完整的语法形式是： % [x,resnorm,resial,exitflag,output,lambda,jacobian] =lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options)

『捌』 matlab的CurveFitting 工具箱里，不显示拟合后曲线

1.打开CFTOOL工具箱。在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。

7.图片导出。另外要说的是，如果想把这个拟合的图像导出的话，在Curve Fitting Tool窗口的File菜单下选Print to Figure，此时弹出一个新的图像窗口，里面是你要导出的图像，在这个figure窗口的File菜单里再选Export，选择好合适的格式，一般是jpeg，选择好路径，点击OK就可以了。出来的图像可以在Word等编辑环境中使用，就不多说了。
要修改图像的性质，如数据点的大小、颜色等等的，只需要在对象上点右键，就差不多可以找到了。

『玖』 用matlab拟合三维问题，怎么拟合

用matlab拟合三维问题，怎么拟合
用matlab cftool工具箱选择ploynomial进行拟合，拟合效果（看似版很好）并不一定符合权你要求。你可以用得到的拟合函数，来验证（yi=f(xi)）是否与已知数据(y值)基本相吻合。

『拾』 为什么用曲线拟合工具箱时，Data不能输入数据MATLAB

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，终于自版己摸索出来了。是这样的权，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