输出matlab拟合的曲线方程

给你一个例子：figure;t=[1999200020012002200320042005200620072008];c=[399.72506.97754.98989.41202.481473.291

楼主你的数据来源是什么,有物理或数学背景吗,通过分析你的数据我发现这几组数据前两组用多项式拟合效果还可以,后面几组的多项式拟合效果实在是不怎么样.我用曲线拟合工具箱cftool拟合,从里面挑了好几种拟

使用polyfit函数就可以拟合曲线了比如给出的坐标分别是x和y,则有P=polyfit(x,y,3)这样得到的P就是多项式的系数.这里的3指的是三次多项式!祝你学习愉快!再问：我想把曲线变得更平滑一

x=[1997199819992000200120022003200420052006200720082009];y=[5156513865267434847596881070311384123431

如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2)x=[0.110.130.190.210.270.370.530.590.710.790.891.07];y=[3868-10

clc,clearallx=[-20.0000 -15.0000 -12.5000 -10.0000 -7.5000 -5.0000 -2.

对于线性函数,除了polyfit（）,还可以用regress（）等对于非线性函数,可以用lsqcurvefit（）或nlinfit（）等根据你提供的数据,可以拟合成如下关系Q=0.52429N^1.6

两边取自然对数lnY=lnA-BX,令Z=lnY,C=-B,D=lnAZ=CX+D拟合这个直线就OK

好像是最小二乘拟合：最小二乘大约是1795年高斯在他那星体运动轨道预报工作中提出的[1].后来,最小二乘法就成了估计理论的奠基石.由于最小二乘法结构简单,编制程序也不困难,所以它颇受人们重视,应用相当

t=0：0.5:5；s1=[0.5 -0.18 -0.01 0.13 0.1 0.31 -0.22 -0.31 0.2&

x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670

曲线不平滑主要还是你的数据少

这样好些,比多项式精度高许多.functionhhx=[123456];y=[214575949898];b0=[111111];a=nlinfit(x,y,@mymodel,b0)xx=min(x)

fprintf('y=%f*x+%f',p(1),p(2));再问：Thankyou。能用，采纳。非常感谢。

这些插值方法最后一般得到的是分段的多项式函数,有pp或b两种保存形式.举个例子clear;clc;x=1:4;y=sin(x);p=spline(x,y)运行后可以看到结构体p如下p=form:'pp

可用matlab曲线拟合工具箱,里面有各式各样的拟合函数可供选用...x=[367   379   414   

Matlab可以用regress但推荐用1stOpt软件,可以自动搜索最合适的曲线方程

%1非线性拟合warningoffx=[100200400600800]';y=[406080120150]';f=fittype('a+b*x^m');options=fitoptions('a+b

clear;clc;x=[1 2 3 4 5 6 7 8];y=[1 3 6 11 16&

取对数,展开：log(y)=-x^2/c^2+2*x*b/c^2+log(a)-(b/c)^2用matlab解超定方程组的功能求[-x^2,2*x,1]*[1/c^2;b/c^2;log(a)-(b/