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如何用matlab拟合曲线p=l/(1 ce^at)

发布网友 发布时间:2022-04-29 16:26

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热心网友 时间:2023-10-19 14:12

1 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 的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算.
y=polyval(a,x)
2 一般的曲线拟合:p=curvefit(‘Fun’,p0,
xdata,ydata)
其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件,
p0表示函数的初值.curvefit()命令的求解问题形式是
若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算.
例如已知函数形式 ,并且已知数据点 要确定四个未知参数a,b,c,d.
使用curvefit命令,数据输入 ;初值输 ;并且建立函数 的M文件(Fun.m).若定义 ,则输出
又如引例的求解,MATLAB程序:
t=[l:16]; %数据输人
y=[ 4 6.4 8 8.4 9.28 9.5 9.7 9.86 10.2 10.32 10.42 10.5 10.55 10.58 10.6] ;
plot(t,y,’o’) %画散点图
p=polyfit(t,y,2) (二次多项式拟合)计算结果:p=-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多项式的系数
由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。

热心网友 时间:2023-10-19 14:12

1 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 的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算.
y=polyval(a,x)
2 一般的曲线拟合:p=curvefit(‘Fun’,p0,
xdata,ydata)
其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件,
p0表示函数的初值.curvefit()命令的求解问题形式是
若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算.
例如已知函数形式 ,并且已知数据点 要确定四个未知参数a,b,c,d.
使用curvefit命令,数据输入 ;初值输 ;并且建立函数 的M文件(Fun.m).若定义 ,则输出
又如引例的求解,MATLAB程序:
t=[l:16]; %数据输人
y=[ 4 6.4 8 8.4 9.28 9.5 9.7 9.86 10.2 10.32 10.42 10.5 10.55 10.58 10.6] ;
plot(t,y,’o’) %画散点图
p=polyfit(t,y,2) (二次多项式拟合)计算结果:p=-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多项式的系数
由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。

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1 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 的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算.
y=polyval(a,x)
2 一般的曲线拟合:p=curvefit(‘Fun’,p0,
xdata,ydata)
其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件,
p0表示函数的初值.curvefit()命令的求解问题形式是
若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算.
例如已知函数形式 ,并且已知数据点 要确定四个未知参数a,b,c,d.
使用curvefit命令,数据输入 ;初值输 ;并且建立函数 的M文件(Fun.m).若定义 ,则输出
又如引例的求解,MATLAB程序:
t=[l:16]; %数据输人
y=[ 4 6.4 8 8.4 9.28 9.5 9.7 9.86 10.2 10.32 10.42 10.5 10.55 10.58 10.6] ;
plot(t,y,’o’) %画散点图
p=polyfit(t,y,2) (二次多项式拟合)计算结果:p=-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多项式的系数
由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。

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1 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 的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算.
y=polyval(a,x)
2 一般的曲线拟合:p=curvefit(‘Fun’,p0,
xdata,ydata)
其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件,
p0表示函数的初值.curvefit()命令的求解问题形式是
若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算.
例如已知函数形式 ,并且已知数据点 要确定四个未知参数a,b,c,d.
使用curvefit命令,数据输入 ;初值输 ;并且建立函数 的M文件(Fun.m).若定义 ,则输出
又如引例的求解,MATLAB程序:
t=[l:16]; %数据输人
y=[ 4 6.4 8 8.4 9.28 9.5 9.7 9.86 10.2 10.32 10.42 10.5 10.55 10.58 10.6] ;
plot(t,y,’o’) %画散点图
p=polyfit(t,y,2) (二次多项式拟合)计算结果:p=-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多项式的系数
由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。

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1 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 的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算.
y=polyval(a,x)
2 一般的曲线拟合:p=curvefit(‘Fun’,p0,
xdata,ydata)
其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件,
p0表示函数的初值.curvefit()命令的求解问题形式是
若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算.
例如已知函数形式 ,并且已知数据点 要确定四个未知参数a,b,c,d.
使用curvefit命令,数据输入 ;初值输 ;并且建立函数 的M文件(Fun.m).若定义 ,则输出
又如引例的求解,MATLAB程序:
t=[l:16]; %数据输人
y=[ 4 6.4 8 8.4 9.28 9.5 9.7 9.86 10.2 10.32 10.42 10.5 10.55 10.58 10.6] ;
plot(t,y,’o’) %画散点图
p=polyfit(t,y,2) (二次多项式拟合)计算结果:p=-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多项式的系数
由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。

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1 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 的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算.
y=polyval(a,x)
2 一般的曲线拟合:p=curvefit(‘Fun’,p0,
xdata,ydata)
其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件,
p0表示函数的初值.curvefit()命令的求解问题形式是
若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算.
例如已知函数形式 ,并且已知数据点 要确定四个未知参数a,b,c,d.
使用curvefit命令,数据输入 ;初值输 ;并且建立函数 的M文件(Fun.m).若定义 ,则输出
又如引例的求解,MATLAB程序:
t=[l:16]; %数据输人
y=[ 4 6.4 8 8.4 9.28 9.5 9.7 9.86 10.2 10.32 10.42 10.5 10.55 10.58 10.6] ;
plot(t,y,’o’) %画散点图
p=polyfit(t,y,2) (二次多项式拟合)计算结果:p=-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多项式的系数
由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。

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1 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 的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算.
y=polyval(a,x)
2 一般的曲线拟合:p=curvefit(‘Fun’,p0,
xdata,ydata)
其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件,
p0表示函数的初值.curvefit()命令的求解问题形式是
若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算.
例如已知函数形式 ,并且已知数据点 要确定四个未知参数a,b,c,d.
使用curvefit命令,数据输入 ;初值输 ;并且建立函数 的M文件(Fun.m).若定义 ,则输出
又如引例的求解,MATLAB程序:
t=[l:16]; %数据输人
y=[ 4 6.4 8 8.4 9.28 9.5 9.7 9.86 10.2 10.32 10.42 10.5 10.55 10.58 10.6] ;
plot(t,y,’o’) %画散点图
p=polyfit(t,y,2) (二次多项式拟合)计算结果:p=-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多项式的系数
由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。
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