ZKX's LAB

matlab指数函数拟合 指数函数拟合曲线的最优基法

2020-10-14知识7

WPS表格如何对散点数据进行指数函数拟合? WPS表格如何对散点数据进行指数函数拟合,画出散点数据未能看出数据的趋势,而数据的趋势分析要用到函数的拟合。这篇经验先介绍如何使用WPS表格对散点数据进行指数函数的。

matlab指数函数拟合 指数函数拟合曲线的最优基法

matlab指数函数拟合 利用cftool工具可以很快得到结果。GeneralmodelExp1:f(x)a*exp(b*x)Coefficients(with95%confidencebounds):a101.8(92.97,110.6)b0.006974(0.005257,0.00869)Goodnessoffit:SSE:2459R-square:0.7167AdjustedR-square:0.7065RMSE:9.372exp(a)可以当做常数。1commandwindow里输入cftool;2点data,输入x和y的数据;3点fitting,然后点Newfit,在Typeoffit里选择指数拟合;4选好以后,点击apply即可;

matlab指数函数拟合 指数函数拟合曲线的最优基法

matlab指数函数拟合 拟合 x=0.25,0.5,1,1.5,2,3,4,6,8 y=19.21,18.15,15.36,14.10,12.98,9.32,7.45,5.24,3.01MATLAB拟合工具箱 cftool 用法及实例:1、数据准备:我们以一组多项式数据为例,进行示例,假如多项式是y=4x^3+3x^2+2产生的数据,x取0到3之间间隔为0.3的数。2、调用工具箱:关于如何调用工具箱我在其他经验中有详细的介绍,有兴趣的可以查看。这里我们用命令cftool进行调用拟合工具箱,在MATLAB主窗口中输入 cftool 回车可以看到如下拟合工具箱界面3、拟合操作步骤:首先我们将要拟合的数据选入到工具箱中,如下图,在红圈处,点击向下三角,分别将要拟合的x y 选入,然后点击右侧的最上方的下三角,然后选择polynomial(多项式),下面的degree是阶数,也就是x的最高次数,选择不同的degree,在图的左下角是拟合的结果,包括拟合的系数以及方差相关系数等,右侧是数据点,以拟合曲线。

matlab指数函数拟合 指数函数拟合曲线的最优基法

指数函数拟合 求拟合zhidao函数,首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据,根据已知的曲线y=f(x),拟合出Ex和En系数。当用拟合出的函数与实验数据回吻合程度愈高,说明拟合得到答的Ex和En系数是合理的。吻合程度用相关系数来衡量,即R^2。

matlab指数函数拟合

指数函数的最小二乘法曲线拟合,非常急切,请教您 t=[0.08 1.42 2.88 3.42 3.95 4.82 5.52 6.00 6.30 7.17 7.72 7.96 8.50 8.98 9.53 10.07 10.32 10.70 10.95 11.20 11.50 11.99 12.53 13.17 13.57 13.82 14.22 14.36 14.86 15.50 16.30 16.83 17.33 17.83 18.38 18.88 19.17 19.42 19.82 20.07 20.31 20.61 20.86 21.36 21.90 22.40 22.95 23.44 23.70 23.99 24.25 24.50 24.99 25.53 25.78 26.33 26.82 27.73 28.27 28.77 29.81 30.11 30.59 31.14 31.65 32.19 33.49 33.97 34.52 35.17 35.92 36.71 36.96 37.76 38.56 39.71 40.35]';y=[0.08 1.23 3.45 4.69 5.76 7.65 8.96 10.20 10.77 12.58 13.65 14.23 14.72 15.87 16.78 17.68 18.09 18.75 19.16 19.57 19.98 20.81 21.55 22.53 23.19 23.52 24.01 24.18 25.00 25.82 26.89 27.55 28.37 29.11 29.77 30.43 30.67 31.17 31.58 31.91 32.24 32.40 32.73 33.39 33.96 34.38 35.12 35.77 36.02 36.35 36.51 36.92 37.34 37.83 38.08 38.65 38.98 39.80 40.38 40.63 41.45 41.53 42.02 42.27 42.60 42.85 43.50 43.75 44.00 44.24 44.74 44.82 44.90 44.98 44.98 44.90 43.59]';st=[0.5 0.5];ft_=fittype('k*(1-exp(-a*t))',.'dependent',{'y'},'independent',{'t'},.'。

matlab指数函数曲线拟合

随机阅读

qrcode
访问手机版