matlab曲线拟合标注

通过使用Matlab，你可以绘制曲线并进行标注。引用中展示了如何在尼克尔图中绘制网格坐标，并通过引用中的代码，你可以绘制奈奎斯特曲线并标注增益裕度和相角裕度。此外，通过引用中的代码，你可以计算不同K值下的阶跃响应，并通过引用中的代码，你可以绘制闭环系统的伯德图。这些方法可以帮助你在Matlab中进行曲线拟合和标注。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

matlab中标注拟合曲线

在MATLAB中标注拟合曲线，你可以使用text函数或者annotate函数来实现。下面是一个示例代码：

% 创建数据
x = 1:10;
y = [1.2, 2.3, 3.5, 4.1, 5.0, 5.8, 7.1, 8.4, 9.2, 10];
% 拟合曲线
p = polyfit(x, y, 2); % 使用二次多项式拟合
f = polyval(p, x); % 计算拟合结果
% 绘制散点图和拟合曲线
figure;
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(x, f, 'r');
% 标注拟合曲线方程
eq = ['y = ', num2str(p(1)), 'x^2 + ', num2str(p(2)), 'x + ', num2str(p(3))];
text(x(1), f(1), eq);
hold off;

在上面的代码中，我们首先创建了一组数据，然后使用`polyfit`函数进行二次多项式拟合，接着使用`polyval`函数计算出拟合结果。然后我们绘制了散点图和拟合曲线，并使用`text`函数在图上标注了拟合曲线的方程。

你可以根据自己的需求来调整拟合的方式和方程的表示方法。

matlab刹车拟合

### 使用MATLAB进行刹车数据的曲线拟合

在MATLAB中，可以通过多种方式实现刹车数据的曲线拟合。对于给定的刹车舵机输出扭矩和对应的刹车扭矩之间的关系，可以使用`polyfit`函数来进行多项式拟合[^2]。

#### 数据准备
假设已知一组刹车舵机输出扭矩（作为自变量 `x`）及其对应的多组刹车扭矩测量值（作为因变量 `y`）。为了简化处理过程，通常先对每组刹车扭矩取均值：

% 自变量 x：刹车舵机输出扭矩千分比
x = [550; 450; 350; 250; 200];

% 因变量 y：刹车扭矩 (多个重复实验的结果)
y = [
    25 23 24;
    20 20 20.5;
    9.1 9.6 9.7;
    7.5 5.8 6;
    2.5 2.4 1.4];
    
% 计算每一行的平均值
y_avr = mean(y, 2);

#### 多项式拟合
接下来调用`polyfit`来执行一次线性回归分析，并获得最佳拟合直线方程的系数向量：

fitres = polyfit(x, y_avr, 1); % 进行一阶多项式拟合

这里选择了次数为1的一次多项式模型，即寻找形如 \(y=ax+b\) 的最优解。

#### 绘制图像展示结果
最后绘制原始数据点连同其平均值得到的趋势图以及由上述得到的最佳拟合直线：

fitcur = polyval(fitres, x);

figure();
plot(x, y_avr, '-o', 'DisplayName', 'Data Average Result');
hold on;
plot(x, fitcur, '--', 'DisplayName', 'Fitting Result');

legend('Location', 'NorthWest');
title('Brake Torque vs Servo Motor Output Torque Ratio');
xlabel('Servo Motor Output Torque (%)');
ylabel('Average Brake Torque');

% 添加公式标注
str = sprintf('y=%.5fx+%.5f', fitres(1), fitres(2));
text(x(3), fitcur(3), ['\leftarrow ', str], ...
     'FontSize', 12,...
     'VerticalAlignment','bottom',...
     'HorizontalAlignment','right');

此段代码不仅完成了绘图操作还加入了关于所求得公式的说明文字标签以便直观了解拟合效果。