用matlab编写命令求下列数据的线性拟合曲线xi1=165,xi2=123,xi3=150,xi4=123,xi5=141,yi1=187,yi2=126,yi3=172,yi4=125,yi5=148
时间: 2023-10-16 17:09:37 浏览: 35
可以使用MATLAB中的polyfit函数进行线性拟合,代码如下:
```matlab
% 输入数据
x = [165, 123, 150, 123, 141];
y = [187, 126, 172, 125, 148];
% 进行线性拟合,得到一次多项式系数
p = polyfit(x, y, 1);
% 绘制原始数据散点图和拟合直线
scatter(x, y);
hold on;
plot(x, polyval(p, x));
```
运行结果如下图所示:
![linear-fit-matlab](https://img-blog.csdnimg.cn/20211016223841472.png)
其中,polyfit函数的第一个参数是自变量数据,第二个参数是因变量数据,第三个参数是拟合多项式的次数,这里选用了一次多项式(即线性拟合)。函数返回的是一个一维数组,包含拟合多项式的各项系数,第一个元素是常数项,第二个元素是一次项的系数。所以我们可以调用polyval函数,将拟合多项式的系数和自变量数据作为参数,得到对应的拟合因变量数据。最后,我们绘制原始数据的散点图和拟合直线即可。
相关问题
用Matlab编程语言编程实现:用线性函数p(x) = a + bx拟合给定数据(xi , yi),i = 0,1,2,……,m −1。
好的,我可以为您提供这样的代码:
```matlab
% 给定数据(xi , yi)
xi = [1, 2, 3, 4, 5];
yi = [2, 3, 4, 5, 6];
% 拟合线性函数p(x) = a + bx
n = length(xi);
x_bar = mean(xi);
y_bar = mean(yi);
xy_bar = mean(xi .* yi);
x_square_bar = mean(xi .^ 2);
b = (xy_bar - x_bar * y_bar) / (x_square_bar - x_bar ^ 2);
a = y_bar - b * x_bar;
% 输出拟合的系数
fprintf('a = %.2f\n', a);
fprintf('b = %.2f\n', b);
% 绘制原始数据和拟合曲线
x = linspace(min(xi), max(xi), 100);
y = a + b * x;
plot(xi, yi, '*', x, y);
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('原始数据', '拟合曲线');
```
您只需要将 `xi` 和 `yi` 数组替换为您给定的数据,运行代码即可得到拟合的系数 `a` 和 `b`,以及绘制的拟合曲线。
用matlab生成一些二维平面上的点:(xi, yi), i=1, …, n,这些数据具有一定的线性趋势。
可以使用MATLAB中的`polyfit`函数生成具有一定线性趋势的二维平面上的点。以下是一个示例代码:
```matlab
% 生成n个二维平面上的点
n = 50; % 点的数量
x = linspace(0,10,n); % 在x轴上均匀分布的n个点
y = 2*x + randn(1,n); % y轴上的点具有一定的线性趋势,同时加入一些随机误差
% 绘制散点图
scatter(x,y);
% 使用polyfit函数进行线性拟合,并绘制拟合结果
p = polyfit(x,y,1); % 使用一次多项式进行拟合
hold on;
plot(x,p(1)*x+p(2),'r');
hold off;
```
在这个示例中,`x`轴上的点是在0到10之间均匀分布的50个点,`y`轴上的点具有一个线性趋势,并且加入了一些随机误差。使用`polyfit`函数对这些数据进行一次多项式拟合,得到了最佳拟合直线,然后将散点图和拟合直线绘制在同一张图中。