matlab拟合曲线导出

梅霭怎4308如何利用Matlab拟合出函数关系曲线,并求出函数关系式,需要用幂函数关系 -
慎彬爸18622147299 ______ 直接使用CFTOOL工具箱 命令行输入cftool即可,然后选择拟合类型 x=[6.69:0.02:7.53]; y=[4.2,3.7,3.3,2.95,2.63,2.33,2.11,1.87,1.65,1.47,1.32,1.17,1.04,0.925,0.82,0.735,0.653,0.582,0.52,0.462,0.412,0.366,0.325,0.289,0.258,0.23,0.205,0.182,0....

梅霭怎4308在matlab中如何根据拟合图得到函数? -
慎彬爸18622147299 ______ 在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下: 1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等. 2、设出函数,用命令“plot”绘出图像作为对比. 3、准备好散点数据,用命令“plot”绘出散点作为对比. 4、调用函数“fit”,参数包括散点数据和曲线拟合模型. 5、按回车键即可完成曲线拟合,p1、p2、p3为多项式前面的系数.

梅霭怎4308matlab做出拟合曲线后,怎么用拟合结果预测后面的X的预测值 -
慎彬爸18622147299 ______ 1、用fit()函数求出拟合方程,fit()函数功能与cftool工具是基本一样的. 2、用ftype()函数求出x对应的y1(拟合值) 3、用diff()函数求出y1求导 4、用solve()函数求出y1'=0时的x值 5、x对应的y1值,此时的 (x,y)为极大值的横纵坐标

梅霭怎4308已经用一大堆x和y拟合出一条曲线,如何用matlab取出上已知x轴特定x,求y值? -
慎彬爸18622147299 ______ x1=[1.345,2.562,3.478];y1=[4.456,5.672,6.683]; p = spline(x1,y1); x =1.345;% 这个地方你可以换x的值 y = ppval(p,x);

梅霭怎4308如何用MATLAB拟合一条曲线,在不知道曲线的表达式情况下,只有横纵坐标点 -
慎彬爸18622147299 ______ 用getdata取数,然后将数据导入MATLAB进行拟合.用2个指数项进行拟合,结果如下:

梅霭怎4308如何使用matlab 2014a 做数据曲线拟合 -
慎彬爸18622147299 ______ 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. 选择曲线拟合的方法类型 常见的拟合曲线...

梅霭怎4308如何用matlab编程实现一组数据的曲线拟合 -
慎彬爸18622147299 ______ x=[1;1.5;2;2.5;3]; y=[0.9;1.7;2.2;2.6;3]; p=fittype('a*x.^0.5+b*lnx+c','independent','x') f=fit(x,y,p) plot(f,x,y); 上面是代码! 下面是结果: a=2.818 b=0.8552 c=-0.6627

梅霭怎4308matlab中如何进行曲线拟和我做试验得到一组数据,X和Y方向上
慎彬爸18622147299 ______ 可以先以行向量的形式输入所得的x,y,即x=[ ];y=[ ];再用polyfit(x,y,n)命令便可将所测x,y拟和为函数,n为函数的阶数.得出结果的是按从x的n次方降幂排列的系数,由此便可得出y与x的关系函数. 以函数y=(x+1)的平方为例 (未知).假设测得5组数据,x=[-2,-1,0,1,2];y=[1,0,1,4,9]; polyfit(x,y,2);便可得到 ans=1.000 2.000 1.000 由此可知y=1*x平方 + 2*x + 1 , 再根据这个函数关系,定义y=x平方+2*x+1;x=(-2:0.1:2);plot(x,y);便可得到所测数据拟和为函数后的图象.

梅霭怎4308如何用matlab将一组数据转化成曲线 -
慎彬爸18622147299 ______ 可以直接画点,如果采样比较密就近似认为是曲线; 或者通过曲线拟合,得到你认为的阶次曲线; polyfit--由数据点进行曲线拟合,可以指定拟合曲线的阶次;输出就是函数多项式的系数,然后再画图就行了. 看下帮助,有例子的.

梅霭怎4308matlab的函数的拟合和求导 -
慎彬爸18622147299 ______ t=0:0.02:0.18 y=[415.7 415.68 415.65 415.55 415.38 415.2 415.07 414.96 414.85 414.5 ] n=5 p=polyfit(t,y,n)%5次多项式 dp=polyder(p)%导函数 tt=linspace(-.05,0.2); plot(t,y,'ro');hold on a=plotyy(tt,polyval(p,tt),tt,polyval(dp,tt)); legend('样本点','...