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matlab绘制空间曲面，并用最小二乘法拟合
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内容提示：matlab绘制空间曲面，并用最小二乘法拟合
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最小二乘法拟合曲线MATLAB中如何应用
help polyfitPOLYFIT Fit polynomial to data.POLYFIT(X,Y,N) finds the coefficients of a polynomial P(X) ofdegree N that fits the data,P(X(I))~=Y(I),in a least-squares sense.[P,S] = POLYFIT(X,Y,N) returns the polynomial coefficients P and astructure S for use with POLYVAL to obtain error estimates onpredictions.If the errors in the data,Y,are independent normalwith constant variance,POLYVAL will produce error bounds whichcontain at least 50% of the predictions.The structure S contains the Cholesky factor of the Vandermondematrix (R),the degrees of freedom (df),and the norm of theresiduals (normr) as fields.
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怎么用matlab才能使用最小二乘法拟合曲线（要有曲线方程的解析式）求高手相助
小汐生日快乐某
xi=[0.019,0.023,0.027]; % x datayi=[430,380,256]; % y dataabc0=[4,0.5,5]; % initial values%%初始值设定abc = lsqcurvefit(@fun,abc0,xi,yi)%%xi和yi就是自变量和因变量的值,那么就相当于yi=(abc(1)*(1-xi/abc(2))+xi/abc(2)).^abc(3),开始拟合时abc取初始值abc0,然后进行迭代拟合,直到小于规定的误差.% target functionfunction y = fun(abc,x)y = (abc(1)*(1-x/abc(2))+x/abc(2)).^abc(3);%%要拟合的函数表达式abc =
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扫描下载二维码Matlab曲线拟合&最小二乘法&polyfit(转)
Matlab曲线拟合 最小二乘法 polyfit
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，这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法，该方法是寻找函数
MATLAB函数：p=polyfit(x,y,n)
[p,s]= polyfit(x,y,n)
说明：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。x必须是单调的。矩阵s用于生成预测值的误差估计。(见下一函数polyval)
多项式曲线求值函数：polyval(
调用格式： y=polyval(p,x)
[y,DELTA]=polyval(p,x,s)
说明：y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数P的多项式的值。
[y,DELTA]=polyval(p,x,s)
使用polyfit函数的选项输出s得出误差估计Y
DELTA。它假设polyfit函数数据输入的误差是独立正态的，并且方差为常数。则Y
DELTA将至少包含50%的预测值。
<img STYLE="WiDTH: 916 HeiGHT: 520px" BORDER="0" src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/lijinfeng042/pic/item/16ca91ed1b3bf05.jpg" WIDTH="916" HEIGHT="520" SMALL="0"
ALT="Matlab曲线拟合&最小二乘法&polyfit(转)"
TITLE="Matlab曲线拟合&最小二乘法&polyfit(转)" />
<img STYLE="WiDTH: 916 HeiGHT: 567px" BORDER="0" src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/lijinfeng042/pic/item/8d2.jpg" WIDTH="916" HEIGHT="567" SMALL="0"
ALT="Matlab曲线拟合&最小二乘法&polyfit(转)"
TITLE="Matlab曲线拟合&最小二乘法&polyfit(转)" />
练习:如下给定数据的拟合曲线，x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]，
y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60]。
解：MATLAB程序如下：
x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0];
y=[1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60];
p=polyfit(x,y,2)
x1=0.5:0.05:3.0;
y1=polyval(p,x1);
plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b')
计算结果为：
即所得多项式为y=0..060
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polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。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。
　　用法 polyfit(x,y,n ) ;用多项式求过已知点的表达式，其中x为源数据点对应的横坐标，可为
行向量、矩阵，y为源数据点对应的纵坐标，可为
行向量、矩阵，n为你要拟合的阶数，一阶直线拟合，二阶抛物线拟合，并非阶次越高越好，看拟合情况
　　matlab polyfit 做出来的值从左到右表示从高次到低次的多项式系数
　　给个例子一看就知道了
　　x = (0: 0.1: 2.5)';
　　y = erf(x);
　　p = polyfit(x,y,6)
　　0.3 0.5 0.4 0.0004
　　则y=0......4
　　解释2：
　　MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令．
　　多项式函数拟合：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=a1xn+...+anx+a n+1的系数
　　多项式在x处的值y可用下面程序计算．
　　y=polyval(a,x,m)
　　线性：m=1, 二次：m=2, …
　　polyfit的输出是一个多项式系数的行向量。为了计算在xi数据点的多项式值，调用MATLAB的函数polyval。
　　x=0:0.1:1; y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48
9.30 11.2];
polyfit用法示例结果
A=polyfit(x,y,2)
　　z=polyval(A,x);
　　plot(x,y,'r*',x,z,'b')
　　释疑：
　　在不少书中和论坛上，polyfit被误写作“ployfit”，使得很多初学者误解，认为自己安装的MATLAB软件出错，无法找到这样的函数。只要注意拼写正确即可。同样地，polyval函数也易被误写为“ployval”。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。用最小二乘法拟合曲线,求待定系数,公式里有多个e指数相加,待定系数都是e指数的系数，matlab用最小二乘法求一形如y=t/(at+b)(a和b为待定系数)的多项式,使之与下列数据相拟
来源：网络
关键字： 指数 系数
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延伸：本文除了聚合《用最小二乘法拟合曲线,求待定系数,公式里有多个e指数相加,待定系数都是e指数的系数》，免费提供的有关指数 系数和matlab用最小二乘法求一形如y=t/(at+b)(a和b为待定系数)的多项式,使之与下列数据相拟的内容之一，已有不少的网友认为此答案对自己有帮助！获取更多与《》相关的知识。
网友0的回答
1.使用非线性最小二乘拟合函数lsqcurvefit拟合 t=[1 2 3 4 5 6 7 8]; 网友1的回答
方法是先算出1/x的值,与y对应, x2=1./x; polyfit(x2,y,1)就可以得到最小二网友2的回答
　 所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn},通过调整该函数中若干待定系数f(网友1的回答
没使用过fittype和fit函数。不过要拟合y=ct^m的话可以使用多项式拟合: 两边取对数得:l网友0的回答
你是在说计量经济学上所谓的“异方差性”问题么?举例来说,现在有一系列点位于y1=2x上,另有一系列点网友1的回答
待定系数法,最小二乘法 y =k * exp(x+k0)网友2的回答
最满意的回答
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