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2025-03-06 10:09
赋能高科一、matlab指数函数曲线拟合？
fun=inline('a(1)+a(2)*exp(-a(3)*t)','a','t')
; %建立函数T=[14.57 6.05 4.57 3.54 2.89 2.45 2.12 1.89 1.7 1.55 0.4 0.41 0.43 0.44 0.43 0.43]
;t=[0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75]
;a=lsqcurvefit(fun,[0,0,0],t,T)
; %拟合hold on;plot(t,T,'bo')
; %画原始数据点 t0=min(t):max(t)
;T0=fun(a,t0)
;plot(t0,T0,'r')
; %画拟和曲线hold off;disp(a) %显示A、B、R参数的值
二、matlab曲线拟合怎么做？
方法一
1、最常用的是多项式拟合，采用polyfit函数，在命令窗口输入自变量x和因变量y.
2、以二次多项式拟合为例，输入p=polyfit(x, y, 2)，如果想拟合更高次的多项式，更换括号内数字即可。
方法二
1、在MATLAB自带的曲线拟合工具包上方工具栏选取APPS，点击curve fitting。在上方工具栏选取APPS，点击curve fitting。
2、输入自变量x和因变量y。
3、选择拟合方式，有多项式拟合polynomial，高斯拟合gaussian，幂指数拟合power等等，本次以多项式拟合为例。
4、通过数据计算，可以获得曲线参数（曲线函数中的各项系数），从而实现曲线拟合。
三、matlab曲线拟合器怎么用？
在MATLAB中，可以使用curve fitting toolbox中的工具进行曲线拟合。以下是一些基本步骤：
1.准备数据：将需要进行曲线拟合的数据准备好，可以是从文件中读取或手动输入。
2.打开curve fitting toolbox：在MATLAB命令窗口中输入cftool，打开curve fitting toolbox。
3.导入数据：在curve fitting toolbox中，选择File->Import Data，将准备好的数据导入到工具中。
4.选择拟合类型：在curve fitting toolbox中，选择Fits->Curve Fitting，选择需要进行的曲线拟合类型，如多项式拟合、指数拟合、三角函数拟合等。
5.进行拟合：在curve fitting toolbox中，选择Fit->Fit to Curve，进行曲线拟合。可以根据需要进行参数设置和优化。
6.查看结果：在curve fitting toolbox中，选择Plot->Fit，查看拟合结果。可以对拟合结果进行调整和优化。
需要注意的是，以上步骤只是一个基本的流程，具体实现过程可能会因为不同的应用场景而有所不同。同时，曲线拟合也需要根据具体情况进行调整和优化，以达到最佳的拟合效果。
四、怎样使用matlab做曲线拟合？
方法一、用数据拟合工具箱 Curve Fitting Tool
打开CFTOOL工具箱。在matlab的command window中输入cftool，即可进入数据拟合工具箱。
输入两组向量x，y。
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 = [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];
数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的X data和Y data，选择刚才输入的数据，这时界面中会出现这组数据的散点图。
选择拟合方法，点击Fit
左侧results为拟合结果，下方表格为误差等统计数据。
方法二、用神经网络工具箱
1、打开神经网络工具箱，在command window内输入nftool，进入Neural fitting tool
2、导入数据，点击next，导入Inputs为x，Targets为y。
3、选择网络参数，点击next，选择训练集和测试集数量，点next，选隐藏层节点个数。
4、训练数据，点next，选train。
5、绘制拟合曲线，训练完成后电机plot fit
训练结果参数在训练完后自动弹出
神经网络工具箱可以用command写，请搜索关键字matlab 神经网络工具箱函数。
方法三、用polyfit函数写
polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，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。
调用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，
其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式 y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。
%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')
方法四、自行写算法做拟合
请参考数值分析教科书，拟合、插值方法较多，算法并不复杂，灵活套用循环即可
五、matlab曲线拟合怎么显示可靠度？
先在matlab的工作空间workspace里面输入要拟合的两个数组。
点开曲线拟合工具箱，1处两个地方选择好X Y两个对应变量。
然后在2处点击你想使用的拟合函数，一般使用多项式拟合。
3处是进行你要拟合函数的阶次，比如1阶 2 阶 3阶进行选择。
4处左侧是拟合的结果和理想程度，进行分析，右侧显示点数据拟合后的曲线。
六、matlab曲线拟合，函数，用法以及例子？
matlab是一款功能强大的数学软件，matlab可以用来做函数拟合。那么matlab曲线拟合函数是什么呢？应该怎么使用呢？下面一起来看看matlab曲线拟合函数的用法以及例子吧：
1、首先打开电脑上的“matlab”软件，在命令行窗口输入x=0:0.4:2，确定x的值为0到2，取值间隔为0.4。接下来输入函数 y=3*x.^3+2*x.^2+x确定y的值。多项式函数y的系数为3 2 1 0，分别对应三次项、二次项、一次项和常数项。
2、此处以函数y为例，来进行曲线拟合，方便验证曲线拟合的结果。matlab多项式拟合函数为polyfit，调用格式为polyfit(x,y,N)，其中x和y是拟合数据的自变量和因变量，N为多项式拟合阶数。由图中结果可以看到三次多项式拟合能得到较好的结果。
3、matlab曲线拟合工具箱也可以用来曲线拟合。点击方框处的“APP”，接着点击“Curve Fitting”。
4、曲线拟合工具箱如下图所示，方框处可以输入X和Y的拟合数据。
5、选择拟合数据为x和y，拟合方式为多项式拟合，拟合阶数选择为3，曲线的拟合结果如箭头处所示。
6、使用以下方式可以确定多项式拟合的阶数，使其达到一定的精度要求，具体代码如下图所示，得到的运行结果为3，因此最佳拟合阶数为3。
7、得到拟合多项式的系数后，可以通过命令syms x f(x) f(x)=poly2sym(y2,x)显示出拟合多项式，最后一项系数并不是0，这是由于机器误差引起的，其实最后一项的值特别好，可以忽略不计，看做0。
8、曲线拟合结果的调用，使用t=polyval(y2,x)即可使用拟合函数计算因变量的值，并保存在变量t内，具体结果如下图所示。
七、怎么用matlab进行曲线拟合？
自己写了个，大致的思路是先利用对称性确定大致圆心，然后上下左右移动圆心找到径向积分的最大值，然后利用e指数拟合去掉背景，最后多高斯拟合即可
八、matlab负次幂曲线拟合方法？
用 nlinfit（）函数或lsqcurvefit（）函数，可以求得其曲线拟合系数a,b。 求解步骤： x=[。。。],y=[。。。] func=@(a,x)a(1)*x^(-1)+a(2)*x^(-2) %a=a(1) , b=a(2) x0=[1,1] a = nlinfit(x,y,func,x0) b=a(2),a=a(1)
九、wps曲线拟合怎样显示数据？
在WPS中如何拟合线性方程的步骤如下: 1、首先在电脑打开WPS,录入需要拟合直线的数据。 2..从右下至左上选择表格数据，在插入中选择表格，再选择表格中的带平滑曲线的xy散点图。
单击出现的表格，点击右侧的第一个方块，在弹出的菜单中选择趋势线，再选择线性
至此，拟合直线便设置完成了。为了使拟合直线更加明显，可以将鼠标移至直线处双击，在右侧弹出的属性设置中更改线型和颜色。
十、matlab曲线拟合工具箱怎么导出图像？
要导出拟合曲线的图像，首先使用Matlab中的plot函数绘制拟合曲线，并添加必要的标签和标题。
然后使用saveas函数将图像保存为特定格式，例如JPEG、PNG或者PDF，同时指定路径和文件名。
另外，也可以使用print函数将图像打印为指定格式，并进行更详细的设置，如设置分辨率、尺寸等。
最后，可以在Matlab的编辑器界面中手动保存图像，或者通过命令行工具进行保存。这些方法都能有效地导出拟合曲线的图像供后续使用。