用最小二乘法对函数y=a*e^b*x进行MATLAB拟合
两边取对数 然后用线性最小二乘求解
用最小二乘法求形如原型函数为y(x)=a*exp(bx)得经验公式...要求用matl...
a = c(1)b = c(2)把拟合结果与原始数据对照 plot(x,y, '-o', x, f(c, x), 'r:x');legend('原始数据', '拟合函数')
matlab 最小二乘法拟合
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*cos(t);y=1.5*sin(t);plot(x,y)hold ont=linspace(0,...
最小二乘法拟合(y=a*e^bx形式)
clc xi=[0.019,0.023,0.027]; % x data yi=[430,380,256]; % y data abc0=[4,0.5,5]; % initial values abc = lsqcurvefit(@fun,abc0,xi,yi)target function function y = fun(abc,x)y = (abc(1)*(1-x\/abc(2))+x\/abc(2)).^abc(3);abc = 31.2588 -3.9585 ...
在matlab 中用最小二乘法拟合y=a*x^2+b*x的程序要如何写?
matlab中曲线拟合的最优标准是采用最常见的最小二乘法，而所谓曲线拟合就是利用最小二乘法使得拟合多项式在各节点处的偏差达到最小。给出一组数据的话就可以进行数据拟合。你说的应该是2次拟合多项式 程序如下：t=输入数据；y=输入数据；p=polyfit(t,y,3)然后就可以进行数据拟合了。
求matlab高人用最小二乘法确定最佳拟合曲线程序f(x)=a*exp(b*x)+c
x=0:0.1:0.9;y=[2.0 2.52 3.08 3.68 4.32 5.0 5.72 6.48 7.28 8.12];c0=[0 0 0];c=nlinfit(x,y,@myfun,c0)运行结果c = 8.8192 0.5871 -6.8299 分别是abc的值
matlab最小二乘法拟合曲线
Matlab最小二乘法拟合曲线的步骤：1. 准备数据：准备要进行拟合的数据点集，包括横坐标和纵坐标的数据。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...
在MATLAB中,已知一个函数式和一组变量观测值,如何据此估计函数的参量...
已知一个函数式和一组变量观测值，如何估计函数y=a*e^（b*x）的参量？可以考虑用matlab的lsqcurvefit（）非线性最小二乘法函数。求解过程如下：fun=@(a,x)a(1)*exp（a(2)*x） %自定义函数，a=a(1)，b=a(2)x=[。。。] %观测值 y=[。。。] %观测值 x0=[0,0] %初值...
最小二乘法拟合指数函数(Matlab编程),着急,请指点!
f=@(a,x)a(1)*exp(-a(2)*x);nlinfit(x,y,f,a)可以利用toolbox里面的拟合函数来确定初值：（先在窗口输入x,y值）command window输入cftool，然后再data里面选x，y数值。create data set。Fitting里面选择new fit, type of fit 里面选择exponential,单击apply。在result里面就可以看到a，b的值...
最小二乘算法原理、来源及其Matlab实现(直线拟合)
理想情况下，我们可能只需两次观测，但现实中，为了抵消误差，通常会进行多次观测，形成多组数据（ti, yi）。此时，目标是找到使各观测点与拟合直线偏差平方和最小的a和b值。最小二乘法的起源可追溯至勒让德1805年的著作，他提出通过最小化误差平方和来找到“最佳”解，这一理论后来由高斯在1809年的...
