matlab求二元拟合曲线方程

代码见附图.

x=1:24;y=[550552.3554.5559.1561.4586.4645.5690.9709.1718.2690.9656.8645.5615.9593.2586

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

用polyfit函数.%m文件clear;x=[12345];y=[44.56810];S=polyfit(x,y,1);X=0:0.1:6;Y=S(1)*X+S(2);plot(x,y,'*',X,

>> x=[0 0.1 0.2 0.4 0.6 0.8 1];y=[7.53 7.04 6.2&n

使用polyfit函数就可以拟合曲线了比如给出的坐标分别是x和y,则有P=polyfit(x,y,3)这样得到的P就是多项式的系数.这里的3指的是三次多项式!祝你学习愉快!再问：我想把曲线变得更平滑一

x=[1997199819992000200120022003200420052006200720082009];y=[5156513865267434847596881070311384123431

如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2)x=[0.110.130.190.210.270.370.530.590.710.790.891.07];y=[3868-10

clc,clearallx=[-20.0000 -15.0000 -12.5000 -10.0000 -7.5000 -5.0000 -2.

好像是最小二乘拟合：最小二乘大约是1795年高斯在他那星体运动轨道预报工作中提出的[1].后来,最小二乘法就成了估计理论的奠基石.由于最小二乘法结构简单,编制程序也不困难,所以它颇受人们重视,应用相当

x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670

这样好些,比多项式精度高许多.functionhhx=[123456];y=[214575949898];b0=[111111];a=nlinfit(x,y,@mymodel,b0)xx=min(x)

fprintf('y=%f*x+%f',p(1),p(2));再问：Thankyou。能用，采纳。非常感谢。

你可以查查POLYFIT函数,可以做到拟合曲线

这些插值方法最后一般得到的是分段的多项式函数,有pp或b两种保存形式.举个例子clear;clc;x=1:4;y=sin(x);p=spline(x,y)运行后可以看到结构体p如下p=form:'pp

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

令x＝(cos(k)./sin(k))./c,这个就是xdata向量y=252/(2.016129032*10^9)*a*x^b取log得到log(y)=b*log(x)+log(252/(2.016

%1非线性拟合warningoffx=[100200400600800]';y=[406080120150]';f=fittype('a+b*x^m');options=fitoptions('a+b

S=（L2的曲线积分－L1的曲线积分）用三次样条插值和复化辛普森公式计算：例如x0=[0.91.31.72.12.633.23.33.54.04.65.05.56.06.36.67.07.37.88.

可以用matlab的拟合工具箱做啊,一定要用代码吗?拟合工具箱对于拟合曲线是非常好用的,你在matlab工作区输入cftool就把工具箱调出来了,个人近期在用,觉得不错再问：我matlab一点都不懂，