怎样用matlab进行模型拟合

怎样用matlab进行模型拟合

下面是相应的Matlab程序
function matexpfit(x,y)
%指数曲线拟合及其图示
%x,y为已知数据点且均为行向量
%拟合曲线
A=[ones(size(x))',x'];B=log(y)';X=A\B;
%A\B为矩阵除法求AX=B的解
fprintf('a=%f,b=%f\n',exp(X(1)),X(2))
fprintf('拟合曲线y=%fexp(%f x)\n',exp(X(1)),X(2))
clf;
x0=x(1):0.01:x(length(x));
%形如X=a:h:b是从a到b，增量为h的等间隔数
y0=X(2)*exp(X(1)*x0);
plot(x,y,'o',x0,y0,'-') %绘制以（x,y）为节点的图形
title('Exp Curve Fitting'); %给图形加标题
legend('Data','Curve Fitting') %给图形加图例

可以先以行向量的形式输入所得的x，y，即x=[ ]；y=[ ]；再用polyfit（x，y，n）命令便可将所测x，y拟和为函数，n为函数的阶数。得出结果的是按从x的n次方降幂排列的系数，由此便可得出y与x的关系函数。 以函数y=（x+1）的平方为例 （未知）。假设测得5组数据，x=[-2,-1,0,1,2];y=[1,0,1,4,9]; polyfit(x,y,2);便可得到 ans=1.000 2.000 1.000 由此可知y=1*x平方 + 2*x + 1 ， 再根据这个函数关系，定义y=x平方+2*x+1；x=（-2:0.1:2);plot（x，y）；便可得到所测数据拟和为函数后的图象。 该回答在2006-03-16 10:42:08由回答者修改过