matlab拟合函数表达式,matlab中拟合函数求方程

matlab二维函数z=f(x,y)拟合公式

Matlab 二元线性函数拟合，可以用regress（）最小二乘法的多元线性回归函数。

首先打开Matlab软件，默认弹出窗口 Command Window，将已请确定的（x，y，z）值依次输入该窗口中。然后再输入cftool工具命令回车，就弹出绘图界面了。会发现没看到图形绘出。用Polynomial函数确定关系。

matlab中的非线性拟合函数nonlinfit具有强大的用自己定义的一个任意函数来拟合数据的功能。

由于x，y，z的数据不对应（x 是11个数据，y是9个数据，z 是11个数据），无法拟合其函数。

不过，需要注意的是，cftool 工具箱只能进行单个变量的曲线拟合，即待拟合的公式中，变量只能有一个。对于混合型的曲线，例如 y = a*x + b/x ，工具箱的拟合效果并不好。

二维插值 用函数interp2（）进行二维插值。该函数调用的一般形式为：ZI=interp2（X，Y，Z，XI，YI，method）其中，Z是一个矩形数组，包含二维函数的值，X和Y为大小相同的数组，包含相对于Z的给定值。

matlab曲线拟合怎么写?

1、方法/步骤 输入数据 做数据曲线拟合，当然该有数据，本经验从以如下数据作为案例。添加数据到curve fitting程序 这一步就是将你要拟合的数据添加到curve fitting程序中，同时给你拟合的曲线命名。

2、你给的数据有问题，t有11个点，而R只有10个点。暂按照删去t的最后一个点考虑。拟合和很多因素有关，比如初值、拟合函数的选择、算法设置等。

3、要是多项式拟合的就用p是拟合的结果 f=poly2sym（p）f=3*x^5+5*x^4+x^2+12 要是用lsqcurvefit，就在用subs把结果带入函数就好了。在拟合工具箱里面选择需要拟合的目标函数形式，输出就是那个目标函数的待定参数。

4、选择拟合的曲线类型，一般是线性拟合，高斯曲线，平滑曲线等，根据需要选择。选择完后会自动完成拟合，并且给出拟合函数表达式。5 点击菜单栏中的“file”，选择“print to figure进行画图。

用matlab拟合一组数据,要求得出函数表达式

log（y）=log（a）+b*log（x1）+c*log（x2）于是立即就转换为了线性拟合 [1 log（x1）log（x2）]*[log（a）b c]=log（y）于是[log（a）b c]=[1 log（x1）log（x2）]\log（y）这样就可以得到a，b，c了。

使用matlab中的拟合工具箱吧，很简单的。在command windows下输入cftool进入拟合工具箱，Data中输入你的数据，然后使用Fitting进行拟合，里面可以选择Gaussian，这样可以得出完整的高斯函数表达式。

要是用lsqcurvefit，就在用subs把结果带入函数就好了。在拟合工具箱里面选择需要拟合的目标函数形式，输出就是那个目标函数的待定参数。例如，如果选择和3次多项式ax^3+bx^2+cx+d，则输出a，b，c，d这4个参数。

在Matlab中进行数据拟合，可以使用 fit 函数。该函数可以用来生成拟合模型，对数据进行拟合，并返回拟合模型对象。

matlab指数函数拟合

1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比。准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比。调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型。

2、第一步，自定义Malthus模型函数（指数函数），如 func=@（k，t）N0*exp（D*（t-t0）这里，N0=60.2；t0=1954；第二步，利用1954-2005年的数据，分别使用lsqcurvefit函数，求出系数D。

3、Adjusted R-square： 0.7065 RMSE： 372 exp（a）可以当做常数。

4、x=0：0.1：10； %x的取值范围，可以为任意的。y=exp（x）； %e指数函数 p=polyfit（x，y，5） %五次多项式去拟合e指数函数，得到的p是五次多项式的系数。

matlab自定义函数拟合

BETA = nlinfit（X，Y，MODELFUN，BETA0）BETA为待拟合的参数，X为自变量（矩阵），Y为应变量（向量），MODELFUN为自定义的拟合函数（function handle 型数据），BETA0为BETA的初始值（向量）。

拟合前，我们应准备x1，x2，x3，。。，y的一系列数据 将x1，x2，x3，。。

在Matlab中进行数据拟合，可以使用 fit 函数。该函数可以用来生成拟合模型，对数据进行拟合，并返回拟合模型对象。

如果需要拟合的然后使用MATLAB中的fit函数，将自定义函数作为目标函数进行拟合。