怎样利用基于最小二乘原理的 matlab 多项式拟合工具箱求出放电曲线方程系数

第一步，读取数据，z1、z2、z3和y，然后组成z数组向量，即z=[z1 z2 z3]第二步，自定义拟合函数，即 func=@(c,z)c(1)*z(：，1)+c(2)*z(：，2)+c(3)*z(：，3)第三步，确定c的初值，该值应根据函数来确定。第四步，使用lsqcurvefit函数，求解拟合系数，即 c=lsqcurvefit(func,...

第一步：MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令，多项式函数拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n)，其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式 y=a第一步：x^n+…+anx+a,共n+第一步：个系数。多项式在x处的值y可用下面程序计算。y=...

首先，我们导入数据，然后调用polyfit(x, y, 2)来计算多项式系数，这里2表示我们选择的多项式阶数。执行这段代码后，我们得到的p值就是多项式的系数。接着，利用hold on功能，我们将原始数据点以'o'标记显示出来，以直观对比。然后，利用plot函数和polyval(p, x)计算出拟合曲线，并以红色线型'r'绘制...

2. 使用polyfit函数进行拟合：在Matlab中，可以使用polyfit函数进行多项式拟合，该函数基于最小二乘法原理。调用格式为[p,S,mu] = polyfit，其中x和y是数据点，n是多项式的阶数，p是多项式系数向量，S是系数估计的协方差矩阵，mu是移动常数向量。根据实际需要选择合适的阶数n。3. 生成拟合曲线：根据poly...

2))+x(3)*exp(-xdata./x(4))+x(5);G =exp(-2.77258.*(xdata^.2/10000));F= conv(H,G);这一段单独放一个m文件，命名为fittingfunction.m，注意不能改名，必须是这个。然后第一段保存为另外一个m文件，比如main.m吧。最后那段去掉。想画图，就在main.m的最后补上合法的代码。

多项式：y=a_{0}x^{n} + a_{1}x^{n-1} + a_{2}x^{n-2} + …+a_{n}一般次数不易高于3。3 matlab函数 polyfit函数基于最小二乘法，使用的基本格式为：p = polyfit(x,y,n)[p,S] = polyfit(x,y,n)[p,S,mu] = polyfit(x,y,n)注：其中每个命令中的n为多项式拟合的...

1.将原问题转换为一个优化问题，就是使拟合得到的结果和实验测量值之差的平方和最小，此时您可以调用MATLAB优化工具箱的所有函数，最这个目标进行优化，比如fmincon，ga，lsqnonlin等。2 将问题看成一个超静定方程组，也就是说一组已知数据构成一个方程，如果有n测量数据就构成n组方程，此时fsolve函数...

t与R不对应 t=[20.5 32.5 51 73];R=[765 826 873 942];fun1=inline('c(1)*t+c(2)','c','t'); %拟合函数 c=lsqcurvefit(fun1,[20,800],t,R); %求拟合系数 a=c(1)b=c(2)R1=c(1)*t+c(2);plot(t,R,'or',t,R1,'-r')

已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值，这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法，该方法是寻找函数使得最小。MATLAB函数：p=polyfit(x,y,n)[p,s]= polyfit(x,y,n)说明：x,y为数据点，n为...

主要的问题是inline函数写法不对，matlab不能识别下面的写法：f = inline('R * exp(-a * x)','[R a]','x');像这种有多个待辨识参数的情况，应该写成一个向量，如 f = inline('c(1) * exp(-c(2) * x)','c','x');参考代码：生成测试数据t=linspace(0,2*pi,50);x=1.5*...