matlab二元函数拟合

尝试用二次多项式拟合:　　clearall;　　x=2:2:20;　　y=[0.31.232.416.267.958.529.049.179.299.37];　　scatter(x,y,'ko

在不知道原理的情况下,函数的选择本身就有些随意性.我选了一种函数来拟合,程序和结果你运行后就能看见.clear allclcx=[50 100 150 200&

数据拟合由一组已知数据（xk,yk）（k=1,2,…,n）,求函数的近似解析式y=f（x）,就是数据拟合问题,当然函数还可以是多元的.Mathematica提供了进行数据拟合的函数：Fit[data,

我尝试了一下,没有问题.输出数据和拟合一样.你是不是程序哪里出问题了.再问：那你能把具体函数发过来么？如果附带有参数的截图，就像我那样就更好了

非性线拟合一般是根据数据产生的特点来的（就是说数据产生符合什么分布函数）对你这样的应用,我个人感觉使用线性拟合简单易行：如下给定数据的拟合曲线：x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0];

可以到matlab论坛问,在这不好解决!再问：也去那里提问了，没人回答呢，急求啊，论文等着用呢再答：你做的是图像处理还是目标跟踪？再问：不是这个，就是做的试验得到的几个数据，想拟合个公式出来

x1=[10198.498.898.598.698.298.899.299.5100.6101.9101.5102.7102.4102.8103.1102.9103.3103.5103.6104.41

线性模型、非线性模型是以待优化参数W为参考（而不是看X）.y = w' * x （'表示转置）描述的是线性模型.题目中要拟合的函数是：

曲线拟合的例题1、关于y=f(x)有一些观测数据x=-2*pi:0.1*pi:2*pi,时相应的函数值为y=[0.00000.87261.38031.38761.04900.66670.46120.4

设拟合的2元2次方程为f（x,y）=b1*x²+b2*x*y+b3*y²+b4*x+b5*y+b6用Matlab的regress（）函数拟合,也可以用自定义函数拟合.regress

fun=@(beta,x)beta(1)*x(:,1)+beta(2)*y(:,1)+beta(3);语法错误再问：��Ӧ�������޸��أ�再答：Ӧ��Ϊx=[xy]x(:,1)��Ӧx=[��

clearall;clcx=1940:1:1996;x=x';y=[-0.016655576,-1.020497955,0.017169964,0.554703712,0.596023121,-0.1

x=[1937,2623,3338],y=[133,379,810],采用matlabcftool拟合的结果如图再问：请问，y=[0.000133,0.000379,0.00081]时，0.3058*

应该没有,貌似要用到surfacefittingtoolbox

实在不行就将原始数据处理一下做线性拟合最后再替换一下

M=[234237239280290];x=[3.133.153.183.193.23];y=[87.589.694.599.5104.6];X=[ones(5,1)x'y'];[B,BINT,R,R

你可以查查POLYFIT函数,可以做到拟合曲线

Z=[0.50.40.30.250.20.150.1];X=[630349213544288022481433964];Y=[980738574500365267150];M=[X;Y]';z=Z';

x1=[00.080.120.30.5],x2=[0.3430.3240.3270.3160.311],y=[0.5740.5860.5980.6120.622]x=[x1x2];fun=inline

这,这是二值函数啊,手动给出一个解吧：y=-2*sgn(x-31);其中sgn是符号函数如果要用连续函数拟合的话,可以用sigmod函数：y=-2/(exp(-x+31.5)+1)+1;