matlab二元函数拟合,MATLAB二元函数拟合

1. matlab二元函数拟合
2. 如何用matlab进行二元二次多项式拟合
3. 如何用matlab拟合数据
4. matlab曲线拟合，函数，用法以及例子

matlab二元函数拟合

设拟合的2元2次方程为

f（x，y）=b1*x²+b2*x*y+b3*y²+b4*x+b5*y+b6

用Matlab的regress（）函数拟合，也可以用自定义函数拟合。regress（）函数命令格式为

[B,BINT,R,RINT,STATS] = REGRESS(Y,X)

B——参数估计值，拟合函数系数

BINT——B的置信区间

R——残差向量，测试值与拟合值的差值

RINT——R的置信区间

STATS——检验统计量，置信度、F统计量，p值

Y——因变量观察值

如何用matlab进行二元二次多项式拟合

设拟合的2元2次方程为

f（x，y）=b1*x²+b2*x*y+b3*y²+b4*x+b5*y+b6

用Matlab的regress（）函数拟合，也可以用自定义函数拟合。regress（）函数命令格式为

[B,BINT,R,RINT,STATS] = REGRESS(Y,X)

B——参数估计值，拟合函数系数

BINT——B的置信区间

R——残差向量，测试值与拟合值的差值

RINT——R的置信区间

STATS——检验统计量，置信度、F统计量，p值

Y——因变量观察值

如何用matlab拟合数据

要用Matlab拟合数据，首先需要加载数据并创建一个合适的模型。可以使用内置的拟合函数，如polyfit或fitlm，或者自己编写拟合算法。

然后，将数据传递给拟合函数，并指定模型的类型和参数。

拟合完成后，可以通过绘图和评估拟合模型的性能来验证拟合的准确性。最后，根据实际需求来使用拟合模型进行预测或分析。通过这些步骤，可以在Matlab中有效地拟合数据并获得符合预期的结果。

程序如下：

x=[1.75,2.25,2.5,2.875,2.686,2.563];

y=[0.26,0.32,0.44,0.57,0.50,0.46];

plot(x,y,'g.','markersize',25);%%%有这个是先描点，看出大致是什么图，这里看到像二次曲线的。

hold on ;

p3=polyfit(x,y,2);

%%%%%%下面这个是拟合后的P3公式，式子为什么是这个可以由上面拟合程序得出，放在一个图里面看效果

x2=0:0.5:4;

y2=0.1701*x2.^2-0.4965*x2+0.6027;

plot(x2,y2,'b');

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。

到此，以上就是小编对于MATLAB二元函数拟合的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。