【matlab】数据拟合

本文主要是介绍【matlab】数据拟合，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、拟合的概念

数据拟合又称曲线拟合，俗称拉曲线，是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合(fitting)。

二、曲线拟合matlab实现

1.多项式函数拟合：

a=polyfit(xdata,ydata,n)

其中xdata,ydata为观测数据，n为用户认定的适合观测数据的多项式次数

输出为

即与多项式对应的系数

2.一般的曲线拟合：

p=lsqcurvefit('Fun',p0,xdata,ydata)

其中lsqcurvefit翻译时least square curve fit,即最小二乘法曲线拟合

(xdata,ydata)为观测数据，参数以字母表示，取值待定。

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例如，拟合函数为：

编写M文件ex.m:

function y=ex(p,x)
y=p(1)*exp(-p(2)*x)+p(3)*exp(-p(4)*x);
end

输入形参为x，在lsqcurvefit命令中xdata为实参，待定参数为p(1),p(2),...,p(n)

调用

p=lsqcurvefit('ex',[1 2 1 4],x,y);

若要求点x处的函数值则可用f=ex(p,x)计算

 

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