matlab数据拟合-有图有例子-一看就会

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1、Matlab CFTool 使用简介:单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A0,B0 。1、在命令行输入数据:x=你的X轴数据;y=你的Y轴数据;cftool可以将上面三个行建立一个M文件,以便后面进行数据拟合时可以直接使用,点击运行即可进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”(1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口;(2)利用X data和

2、Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然后点击“Create data set”按钮,退出“Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数据集的曲线图;(3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口;(4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类型有: Custom Equations:用户自定义的函数类型 Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a

3、*exp(b*x) + c*exp(d*x) Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w) Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1*exp(-(x-b1)/c1)2) Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear 、quadratic 、cubic 、4-9th degree Power:幂逼近,有2种类型,a*xb 、a*xb + c Ratio

4、nal:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear 、quadratic 、cubic 、4-5th degree ;此外,分子还包括constant型 Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思) Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1*sin(b1*x + c1) Weibull:只有一种,a*b*x(b-1)*exp(-a*xb) 选择好所需的拟合曲线类型及其子类型,并进行相关设置:如果是非自定义的类型,根据实际需要点击“Fit options”按钮,设置拟合算法、修改待估计参数的上下限等参数;如果选Custom

5、Equations,点击“New”按钮,弹出自定义函数等式窗口,有“Linear Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。在本例中选Custom Equations,点击“New”按钮,选择“General Equations”标签,输入函数类型y=a*x*x + b*x,设置参数a、b的上下限,然后点击OK。(5)类型设置完成后,点击“Apply”按钮,就可以在Results框中得到拟合结果 。下面是一个实例:建立M文件,COPY下面内容至M文件中:(这是真实实验数据,比较长,直接COPY就可以,copy至“cftool”)clcclear al

6、lx=0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400 410 420 430 440 450 460 470 480 490 500 510 520 530 540 550 560 570 580 590 600 610 620 630 640 650 660 670 680 690 700 710 720 730 740 750 760

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