最小二乘法拟合计算器

卞琳蕊1986用matlab最小二乘法拟合指数函数 -
蔡勤苑17331654151 ______ myfun.m function y = myfun(beta,x) A=....B=....C=....m=beta(1); n=beta(2); y=A*(B^m)*(C*x^n) 窗口下执行以下命令 beta0=rand(1,2) [beta,r,J]=nlinfit(x,y,@myfun,beta0);

卞琳蕊1986如何用matlab作最小二乘法的拟合 -
蔡勤苑17331654151 ______ 用polyfit,多项式拟合,内部算法就是最小二乘拟合.

卞琳蕊1986matlab中最小二乘法拟合几个点 -
蔡勤苑17331654151 ______ 方法一:polyfit(用这种方法必须有常数) t=0:5:55; y=[0 1.27 2.16 2.86 3.44 3.87 4.15 4.37 4.51 4.58 4.62 4.64]; C=polyfit(t,y,3) ti=0:0.1:56; Y=polyval(C,ti); plot(ti,Y,t,y,'+') %绘图检验 sprintf('a:%f,b:%f,c:%f,常数:%f ',C(3),C(2),C(1),C(4)) ----------...

卞琳蕊1986用matlab求最小二乘法(polyfit)曲线拟合 -
蔡勤苑17331654151 ______ clc%原数据节点 x=[0.5 1 1.5 2 2.5 3]; y=[1.75 2.45 3.81 4.8 8 8.6]; plot(x,y,'*'); hold on;%求最小二乘意义下拟合多项式的系数 n=3;%待拟合多项式的次数;p=polyfit(x,y,n);%新的插值节点 xx=0:0.01:3; yy=polyval(p,xx); plot(xx,yy); 你可以再Matlab帮助文件下,搜索polyfit和polyval这两个命令的含义和用法.这样,这个问题是很容易实现的.

卞琳蕊1986matlab 最小二乘法拟合直线, -
蔡勤苑17331654151 ______ 原发布者:快乐星球2644 一般次数不易过高23 双曲线: y=a0/x+a1 指数曲线: y=a*e^b 1.2matlab中函数 P=polyfit(x,y,n) [PSmu]=polyfit(x,y,n) polyval(P,t):返回n次多项式在t处的值 注:其中xy已知数据点向量分别表示横纵坐标,n为拟合多项 式的次数,结果返回:P-返回n次拟合多项式系数从高到低 依次存放于向量P中,S-包含三个值其中normr是残差平方 和, mu-包含两个值mean(x)均值,std(x)标准差.1.3举例 1.已知观测数据为

卞琳蕊1986matlab最小二乘法拟合直线matlab最小二乘法 我知道4组坐标x为1到32,每8个数一组,y为0.1到0.8 0.8到0.1 0.1到0.8 0.8到0.1 与x对应,怎样用最小二乘法... -
蔡勤苑17331654151 ______[答案] 1) >> x=linspace(1,32,8); >> y=linspace(0.1,0.8,8); >> p=polyfit(x,y,1) p = 0.0226 0.0774 %a=0.0226 b=0.0774 2) >> x=linspace(1,32,8); >> y=linspace(0.8,0.1,8); >> p=polyfit(x,y,1) p = -0.0226 0.0774 %a=-0.0226 b=0.0774 . 3)、4)与1)、2)相类似

卞琳蕊1986急求 最小二乘拟合 matlab算法程序!!!! -
蔡勤苑17331654151 ______ 原贴请看:http://wenwen.sogou.com/z/q657771818.htm#irelatelink>> clear >> f=inline('a(1)*x+a(2)*x.^2.*exp(-a(3)*x)+a(4)','a','x'); x=[0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1]; y=[2.3201 2.6470 2.9707 3.2885 3.6008 3.9090 4.2147 4.5191 4.8232 5....

卞琳蕊1986最小二乘法怎么算 -
蔡勤苑17331654151 ______[答案] 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一...

卞琳蕊1986matlab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合 -
蔡勤苑17331654151 ______ 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]; y=[4.00 6.40 8.00 8.80 9.22 9.50 9.70 9.68]; fun=@(b,x)x./(b(1)*x+b(2)); x0=[0.1 0.1]; b=lsqcurvefit(fun,x0,t,y) 结果为: b = 0.0811 0.1468 即a=0.0811 b=0.1468 2.绘图 plot(t,y,'ko'); hold on plot(t,fun(b,t),'r-'); legend('Original data','fitted curve ')