如何用matlab进行二元二次多项式拟合,MATLAB多项式拟合函数求拟合度

1. 如何用matlab进行二元二次多项式拟合
2. matlab曲线如何拟合函数
3. MATLAB如何选择合适的拟合函数
4. 多项式拟合最佳阶次

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

matlab曲线如何拟合函数

在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下：；

1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。；

2、设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比。；

3、准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比。；

4、调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型。；

5、按回车键即可完成曲线拟合，p1、p2、p3为多项式前面的系数。

MATLAB如何选择合适的拟合函数

用cftool拟合工具箱，可以快速得到你要的拟合函数。

Expotential指数逼近Fourier傅立叶逼近Gaussian 高斯逼近Interpolant 插值逼近Polynomial 多项式逼近Power幂函数逼近拟合结果的确定，主要要看R-square相关系数是否最接近1，RMSE均方根误差是否比较小

多项式拟合最佳阶次

方法一、用数据拟合工具箱 Curve Fitting Tool左侧results为拟合结果，下方表格为误差等统计数据。2、导入数据，点击next，导入Inputs为x，Targets为y。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。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

确定多项式拟合的最佳阶次通常需要进行实际数据分析和模型评估。一般来说，可以通过计算不同阶次的多项式拟合模型的拟合优度R²值来评估其拟合效果，选择R²值最高的阶次作为最佳阶次。另外，也可以使用交叉验证等方法来验证模型的泛化能力，从而确定最佳阶次。然而，需要注意的是，并不是拟合效果越好越好，过高阶次的多项式容易产生过拟合现象，因此需要在精确度和简化度之间进行权衡，选择适合的最佳阶次。

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