matlab程序关于c=[0.0068,0.0035,-0.0014,0,-0.0056,-0.00244]%y b=[-10,-5,0,5,10,15]%x五阶拟合

时间: 2023-08-26 10:05:23 浏览: 43
您好,您的问题不太明确。如果您想进行五阶多项式拟合的话,可以使用MATLAB的polyfit函数。示例代码如下: ```matlab x = [-10, -5, 0, 5, 10, 15]; y = [0.0068, 0.0035, -0.0014, 0, -0.0056, -0.00244]; p = polyfit(x, y, 5); ``` 其中,x为自变量,y为因变量,5表示拟合多项式的阶数。拟合完成后,p为拟合多项式的系数,可以使用polyval函数进行预测。示例代码如下: ```matlab x_test = -10:0.1:15; y_pred = polyval(p, x_test); plot(x, y, 'o', x_test, y_pred); ``` 其中,x_test为预测自变量的取值范围,y_pred为预测因变量的值。您可以根据自己的需要修改x_test的取值范围和间隔。plot函数用于绘制原始数据点和拟合曲线。
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matlab程序关于c=[0.0068,0.0035,-0.0014,0,-0.0056,-0.00244]%y b=[-10,-5,0,5,10,15]%x五阶拟合并将公式输出

假设你要进行的是五阶多项式拟合,可以使用 Matlab 中的 polyfit 函数进行计算。 具体步骤如下: 1. 定义 x 和 y 向量: ``` x = [-10,-5,0,5,10,15]; y = [0.0068,0.0035,-0.0014,0,-0.0056,-0.00244]; ``` 2. 调用 polyfit 函数进行拟合,将结果保存在 p 向量中: ``` p = polyfit(x,y,5); ``` 其中,第三个参数 5 表示进行五阶拟合。 3. 根据 p 向量中的系数,构建拟合多项式: ``` f = polyval(p,x); ``` 4. 输出拟合多项式的公式: ``` syms x eqn = p(1)*x^5 + p(2)*x^4 + p(3)*x^3 + p(4)*x^2 + p(5)*x + p(6); disp("拟合多项式公式:") disp(eqn) ``` 最终,你可以得到拟合多项式的公式,它应该是一个五次多项式。

matlab生成41个-0.007到0.009的随机数

你可以使用 MATLAB 中的 `rand` 函数生成 0 到 1 之间的随机数,然后将其乘以 0.016 再减去 0.007,即可生成 -0.007 到 0.009 之间的随机数。具体的代码如下: ``` rand_nums = 0.016 * rand(1, 41) - 0.007; ``` 其中,`1` 表示生成的是一个行向量,`41` 表示生成的随机数的个数。你可以根据需要修改代码中的参数。

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