matlab如何做线性拟合

如题所述

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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。

温馨提示：内容为网友见解，仅供参考

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其他看法

第1个回答 2020-04-30

第2个回答推荐于2017-10-08

matlab中线性拟合可以使用多项式拟合函数polyfit()实现，其调用格式为

P = polyfit(X,Y,N)

其中，X，Y是需要拟合的数据，N是拟合的多项式的最高次数，P是拟合的多项式的系数。

实例演示如下：

1、示例数据

x=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1,1.2]

y=[-8,-236,-415,-562,-701,-860,-961,-1082,-1188,-1304,-1405,-1534]

拟合方程：y=a+bx

2、matlab代码

>> x=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1,1.2];
>> y=[-8,-236,-415,-562,-701,-860,-961,-1082,-1188,-1304,-1405,-1534];
>> p = polyfit(x,y,1)
>> plot(x,y,'o',x,polyval(p,x))

3、结果及说明

p =

1.0e+003 *

-1.3253 0.0068

表示拟合的线性公式为： y = -1325.3x+6.8

第3个回答 2014-10-23

把x，y数据输入matlab中，然后输入cftool

1 在界面里点data，输入x和y的值

2 点fitting-Newfit-Polynomial-linearpolynomial，然后直接点apply即可！

Linear model Poly1:

f(x) = p1*x + p2

Coefficients (with 95% confidence bounds):

p1 = -1325 (-1429, -1222)

p2 = 6.788 (-69.34, 82.92)

Goodness of fit:

SSE: 3.082e+004

R-square: 0.9879

Adjusted R-square: 0.9867

RMSE: 55.51

这是运行结果。

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