matlab怎么画拟合曲线啊，急！！
matlab怎么画拟合曲线啊 也就是说，我现在有两组数x[.....]和y[....]，用plot(x,y,'*')可以做出离散点(x,y)的图，我想用一条曲线去拟合x和y；从而找出x和y的关系式，该怎么编写代码啊？？？？？
matlab的开始菜单start->toolboxes->cirve fitting->cirve fitting tool，
然后点data选择x和y数据，对应你自己的数据就行了，
然后点cirve fitting tool界面的fitting按钮，里面好几个可以拟合的函数。可以自动生成曲线，得到系数，分析误差。有问题可以继续追问
y = [1854.3 1859.4 1866.1 1874.4 1885.3 1898.7 1915.5 1936.4 1961.5 1992.1 2028.1 2070.4 2119.8 2176.3 2240.8 2314.5];
p=polyfit(x,y,4);
s=vpa(poly2sym(p))
f = polyval(p,x);
plot( x, f, x, y, 'o')
y=[7 10 8];
p2=polyfit(x,y,2);
%p2就是2次多项式系数
matlab实现曲线拟合
接着，定义一组新的点xx，范围从0到150，以0.1为步长。根据系数向量p计算在xx点处的函数值yy。通过“plot(xx, yy, '-r', x, y, 'markersize', 20)”命令绘制图像。红色曲线表示根据当前数据拟合的函数，浅蓝色曲线代表原始数据。最终得到的拟合系数向量为p = [-0.9471, 252.3559]。图1...
利用Matlab进行曲线拟合
进行一阶多项式拟合：`P=polyfit(x,log(y),1);`，对`x`和`ln(y)`进行拟合。计算拟合曲线值：`yi=exp(polyval(P,x));`绘制结果包括原始数据点、拟合曲线和理论曲线，通过比较`yi`和`y`的值，可以评估拟合误差。误差通过计算`yi-y`得到，并绘制在X轴对齐的图上。
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...
matlab中curve fitting tool(曲线拟合工具)
方式1：在 MATLAB 命令行中输入`cftool`命令即可直接进入工具窗口。 方式2：在主菜单中选择“应用程序”->“CurveFitting”。 准备数据 在 MATLAB 命令行中输入要拟合的数据。选择曲线拟合 在曲线拟合工具左侧，给拟合曲线命名。 从下拉菜单中选择数据。 选择拟合类型 从“Custom Equations”...
matlab曲线拟合
2. 选择拟合函数：根据数据的特点和需要，选择合适的拟合函数，如多项式拟合、指数拟合、正弦拟合等。3. 使用MATLAB内置函数进行拟合：MATLAB提供了许多内置函数，如`polyfit`、`fit`等，可以根据选择的拟合函数选择合适的函数进行拟合。4. 绘制拟合曲线：使用MATLAB的绘图功能，将原始数据点和拟合曲线一起...
matlab如何做线性拟合
首先，最常用的线性拟合可以通过内置的多项式拟合功能实现。在命令窗口中，输入自变量x和因变量y，使用polyfit函数进行操作。例如，若要进行二次多项式拟合，只需键入p = polyfit(x,y,2)。若需拟合更高阶的多项式，只需调整括号中的数字即可。另一种方法是利用MATLAB自带的曲线拟合工具。在APPS选项中，...
matlab中怎么拟合函数的曲线?
可以使用MATLAB软件提供的曲线拟合函数命令，例如线性拟合函数regress()。下面是使用MATLAB进行函数曲线拟合的一般步骤：准备数据。需要注意的是，具体的拟合函数和命令可能会因为不同的MATLAB版本而有所不同。此外，还可以使用其他的MATLAB函数和工具进行函数曲线拟合，例如多项式拟合、非线性最小二乘拟合等 ...
matlab拟合曲线的方法有几种
在MATLAB中，我们有多种方法来拟合曲线以满足不同类型的函数需求。首先，对于线性函数的拟合，你可以选择使用regress()和polyfit()函数，它们是基础且实用的工具。如果你面对的是更复杂的非线性函数，lsqcurvefit()和nlinfit()函数则是你的得力助手，它们能够处理这类更为复杂的拟合问题。对于更广泛的函数...
MATLAB曲线拟合
在MATLAB中，通过拟合工具cftool，我们可以方便地进行曲线拟合操作。以多项式拟合为例，所得的拟合函数为:f(x) = p1*x^6 + p2*x^5 + p3*x^4 + p4*x^3 + p5*x^2 + p6*x + p7 其中，各参数的95%置信区间分别为:p1: -5.1e-023 (-3.743e-022, 2.723e-022)p2: 4.334e-...
如何在Matlab中实现曲线拟合?
生成曲线图：参考代码：（可复制粘贴）PX=[-3 5 11]; %给出三个点的坐标 PY=[6 2 8]; %给出三个点的坐标 k = polyfit(PX,PY,2) %用多项式曲线拟合函数的系数k，2表示多项式次数（即二次函数）x=[-5:0.1:13]; %作函数曲线，从-5到13，间隔0.1(间隔越小精度越高)fx=...
