为x和y拟合一个2阶

t=[79.5589.5599.55109.55119.55129.55139.55149.55159.55169.55179.55189.55199.55209.55219.55229.55239.

x=0:10;y=[131846981762894426418921202];p=polyfit(x,y,3);s=vpa(poly2sym(p))f=polyval(p,x);plot(x,f,x,

应该是关于y的函数怎么会有Y^2的情况啊?y=a（1）*x^2+a(2)*x+a(3）

用nlinfit函数实现非线性的最小二乘拟合将x,y的关系拟合为y=a*x.^2可以用polyfit首先拟合得到多项式将p(1)也就是二次项系数作为拟合的初值,那样更快收敛p=polyfit(x,y,

你这个曲线拟合本来就不是简单的事情.对于这种指数函数的线性组合,一般很难找到合适的变换使其变成多项式.如果你能找到这样的变换,那么问题就简单许多.如果不能,那么就需要Bayesianinference

使用cftool工具箱拟合,有时候使用所得的结果与数据相比相差甚远.精确并不符合实际的精度.就好使用命令来完成,可靠.

表达式必须自己估计.有很多表达式都能拟合出类似曲线.matlab里做曲线拟合的主要有（我经常用的）有这两个：polyfit和lsqcurvefit.前者专门对高次多项式拟合,后者则适用于绝大多数非线性

x=1:1:11;y=[1306137316571919218123362525.12816.92950.72959.13603.0];opts=fitoptions('Method','Nonlin

你的式子两边取对数可以化成多项式的形式,多项式的系数都是a,b,c的函数,你通过多项式拟合得到了多项式的系数,就能求得a、b、c了今天被阿栋说我在

你的函数是幂函数（powerfunction）,在Origin自带的函数库里有.Origin8.0或更高的版本里,点击Origin菜单栏上的Analysis——>Fitting——>Nonlinear

将以下程序保存为fun1.m文件,放在工作目录中,备用functionP=fun1(p,xdata)P=p(1)+p(2)*xdata+p(3)*（xdata.^3）然后在matlab命令中输入以下内

clearclcx=[50100150200250300350400450 500];y=[4080120160200];z=[0.050.050.050.050.050.250.150.1

你的问题看来是没有办法处理了,X有11个,Y、Z、F有10个,不知道你的X用那几个数呢?

clc;clear;x=1:31;y=[667.5687.6717.4728.3761.6771.38789109991006.41003.21007.61013.31014

应该先在A(X),B(Y)两个数据列之间插入一个新的数据列；鼠标右键点击这个空数据列,选择Set Column Values：在弹出的Set Values对话框中可以看到

拟合代码：x=[0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5&n

GeneralmodelGauss4:    f(x)=        &nbs

A是一个m×n矩阵,y=A(:,1）代表A的所有行的第一个元素构成的一维向量（m×1）,而x=A(:,2:5)则是矩阵A的第2,3,4,5,四列构成的mx4子矩阵再问：那请问A=[1658111717

这是个非线性方程（有x*y项）,考虑用非线性回归的nlinfit函数.beta=nlinfit(X,y,fun,beta0)将函数表示成fun,X,Y是函数图像上的一系列点值向量,beta0是参数估计

用最小二乘拟合吧.把那个20480行60列的数就复制粘贴到matlab上就好了吧.复制那个20480行60列的数,在matlab上输入：B=[粘贴];B=B';x0=1/2048:1/2048:10;