线性拟合matlab代码
时间: 2023-11-25 11:36:49 浏览: 33
在Matlab中进行线性拟合可以使用polyfit函数。下面是一个示例代码:
pn = [9.6, 18.3, 29.0, 47.2, 71.1, 119.1, 174.6];
Deltapn = [8.7, 10.7, 18.2, 23.9, 48.0, 55.5, 82.7];
p = polyfit(pn,Deltapn,1); % 调用polyfit函数,进行一次线性拟合
x = linspace(0,200,100);
y = p(1)*x + p(2); % 根据拟合得到的参数计算拟合线的y值
plot(x,y,'-');
hold on
plot(pn,Deltapn,'b*');
legend('1) 拟合线 ','2)原始散点图');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('一元线性拟合');
hold off
这段代码首先定义了pn和Deltapn两个数组,分别表示自变量和因变量的数据点。然后使用polyfit函数进行一次线性拟合,得到拟合系数p。接下来,通过linspace函数生成一系列x值,然后根据拟合系数计算对应的y值。最后,使用plot函数将拟合线和原始散点图绘制在同一张图上,并添加图例、轴标签和标题。
相关问题
那线性拟合matlab代码呢
以下是一个简单的线性拟合 Matlab 代码示例:
x = [1,2,3,4,5];
y = [2,4,6,8,10];
p = polyfit(x,y,1);
plot(x,y,'o')
hold on
plot(x,polyval(p,x),'-')
hold off
这段代码将生成一个简单的线性拟合图,其中函数 polyfit() 用于计算线性拟合多项式的系数,polyval() 用于计算给定点的函数值。
四参数线性拟合Matlab代码
假设有两个数据向量x和y,需要进行四参数线性拟合,可以使用Matlab中的polyfit函数。
具体代码如下:
```matlab
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 3, 5, 7, 9];
p = polyfit(x, y, 3); % 4th order polynomial fit
```
其中,x代表自变量向量,y代表因变量向量,3代表进行四参数线性拟合(即拟合出一个三次多项式)。
拟合结果保存在p变量中,可以使用polyval函数来计算拟合曲线上的点,具体代码如下:
```matlab
x_fit = linspace(1, 5, 100); % generate 100 points between 1 and 5
y_fit = polyval(p, x_fit); % calculate y values for each x value
```
其中,linspace函数用于生成1到5之间的100个点,polyval函数用于计算拟合曲线上每个点的y值。
最后,可以使用plot函数将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上,具体代码如下:
```matlab
plot(x, y, 'o', x_fit, y_fit, '-');
legend('Data', 'Fit');
xlabel('x');
ylabel('y');
```
其中,'o'代表原始数据点,'-'代表拟合曲线,legend函数用于添加图例,xlabel和ylabel用于添加x轴和y轴标签。