MATLAB曲线拟合工具箱(cftool)介绍(完结) |
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本文通过实例对MATLAB曲线拟合工具箱进行详细讲解,帮助大家更容易理解曲线拟合工具箱(cftool)。 目录 1.实例介绍2. 进入曲线拟合工具箱界面3. 加载数据4. 加载数据5. 选择拟合曲线的类型6. 进行曲线拟合7. 拟合结果分析8.其他常用拟合方法9.输出拟合参数10.结论 1.实例介绍已知 x = [0 0.2 0.50.8 0.9 1.3 1.4 1.9 2.1 2.2 2.5 2.6 2.9 3.0]; y = [1.27792.1596 2.7311 2.5974 2.4068 1.6215 1.4178 0.9955 0.9666 0.8837 0.9639 1.00311.1233 1.1583]; 并且根据某种物理或数学关系确定y=f(x)的表达形式,并求出拟合结果对应的系数。 2. 进入曲线拟合工具箱界面两种方法,第一种: 打开app栏的曲线拟合工具箱(Curve Fitting), 新建一个.m文件,并写入如下代码: clc;clear; x = [0 0.2 0.5 0.8 0.9 1.3 1.4 1.9 2.1 2.2 2.5 2.6 2.9 3.0]; y = [1.2779 2.1596 2.7311 2.5974 2.4068 1.6215 1.4178 0.9955 0.9666 0.8837 0.9639 1.0031 1.1233 1.1583];作为要拟合曲线所需要的数据。 4. 加载数据在上述窗口中选中相应数据和拟合选项: 通过下拉菜单选择拟合曲线的类型, 假设我们以
y
=
a
∗
s
i
n
(
b
∗
x
)
∗
e
x
p
(
c
∗
x
)
+
d
y =a*sin(b*x)*exp(c*x)+d
y=a∗sin(b∗x)∗exp(c∗x)+d的表达形式进行拟合,则选择”Custom Equation”,在方框中输入相应的函数表达式,拟合过程及结果图像如下图所示: 本文主要讨论了MATLAB曲线拟合工具箱(cftool)的拟合过程。通过工具箱模块可以非常方便地对曲线进行拟合,不需要太多的编程,曲线拟合方法多样,效果较好。 ok,以上便是曲线拟合工具箱的全部内容了,如果对你有所帮助,记得点个赞哟~ |
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