matlab sis模型拟合画图

在 MATLAB 中，可以使用 `sisotool` 函数进行 SISO（Single-Input Single-Output）系统的模型拟合以及画图。下面是一个简单的示例代码：

% 样本数据
t = linspace(0,10,100);
y = sin(t);

% SISO 模型拟合
sys = tfest(y', 2, 0);

% 画图
figure;
plot(t, y, 'b', t, lsim(sys, y, t), 'r');
legend('原始数据', '模型拟合');
ylabel('Amplitude');
xlabel('Time');
title('SISO 模型拟合结果');

在上述示例中，首先生成了一个样本数据，然后使用 `tfest` 函数进行 SISO 模型的拟合，得到模型 `sys`。最后，用 `plot` 函数将原始数据和模型拟合结果画在同一张图上，方便比较。

当然，如果需要更加丰富的画图效果，还可以使用 MATLAB 中其他丰富的绘图函数，如 `plotyy`、`semilogx`、`semilogy`、`loglog` 等等。

相关问题

MATLAB传染病模型SIS模型拟合

要使用MATLAB拟合SIS模型，可以按照以下步骤进行：

1. 定义SIS模型方程

SIS模型是一种简单的传染病模型，其中有两种状态：感染和易感。可以使用以下方程来描述该模型：

dS/dt = -βSI + γI
dI/dt = βSI - γI

其中，S表示易感人群数量，I表示感染人群数量，β表示感染率，γ表示治愈率。

2. 收集数据

要拟合SIS模型，需要收集一些实际数据，例如感染人数和时间。

3. 编写MATLAB代码

使用MATLAB的ode45函数可以解决SIS模型方程，代码如下：

function sis_fit()
    % 定义初始值
    beta = 0.02;
    gamma = 0.1;
    tspan = [0 30];
    y0 = [990 10];
    
    % 拟合数据
    [t, y] = ode45(@(t,y) sis_model(t,y,beta,gamma), tspan, y0);
    
    % 绘制拟合结果
    plot(t, y(:,2));
    hold on;
    plot(sis_data(:,1), sis_data(:,2), 'o');
    xlabel('Time');
    ylabel('Infection');
    legend('Fit', 'Data');
end

function dydt = sis_model(t,y,beta,gamma)
    dydt = [ -beta * y(1) * y(2) + gamma * y(2);
             beta * y(1) * y(2) - gamma * y(2)];
end

在此代码中，sis_data是您收集的实际数据，可以使用plot函数将拟合结果与实际数据进行比较。

4. 调整参数

使用上述代码，您可以拟合SIS模型并绘制结果。但是，如果拟合结果与实际数据不匹配，则需要调整beta和gamma参数，并重新运行代码，直到获得最佳匹配。

希望这些步骤对您有所帮助！

matlab 对模型拟合

在MATLAB中，可以使用不同的函数和工具箱来进行模型拟合。以下是两种常用的方法：

1. 多项式拟合：
多项式拟合是一种常见的模型拟合方法，它通过拟合一个多项式函数来逼近数据。在MATLAB中，可以使用`polyfit`函数进行多项式拟合。该函数的语法如下：

   p = polyfit(x, y, n)

其中，`x`和`y`是输入数据的向量，`n`是多项式的次数。函数返回一个多项式系数的向量`p`，可以使用`polyval`函数来计算拟合曲线的值。以下是一个示例：

   x = [1, 2, 3, 4, 5];
   y = [2, 4, 6, 8, 10];
   n = 2;
   p = polyfit(x, y, n);
   y_fit = polyval(p, x);
   plot(x, y, 'o', x, y_fit, '-')

2. 曲线拟合：
曲线拟合是一种更灵活的模型拟合方法，它可以拟合各种类型的曲线，如指数、对数、正弦等。在MATLAB中，可以使用`fit`函数进行曲线拟合。该函数需要先创建一个拟合模型对象，然后使用数据进行拟合。以下是一个示例：

   x = [1, 2, 3, 4, 5];
   y = [2, 4, 6, 8, 10];
   model = fit(x', y', 'exp1');
   plot(model, x, y)

在上述示例中，使用了指数模型`exp1`进行拟合。可以根据需要选择不同的模型类型。