MATLAB curve fit多元函数拟合输出表达式

MATLAB中的`curvefit`函数是用来对数据进行非线性拟合的工具箱，它能够帮助用户找到最适合给定数据的一组多项式或其他函数形式。当你使用`curvefit`对一个多变量的函数进行拟合时，它会返回两个信息：一个是最佳拟合的模型参数，另一个是描述该拟合的数学表达式。

例如，如果你有一个二维数据集，你想用多项式函数 `y = a*x1^m*x2^n` 进行拟合，你可以这样做：

% 假设你已经有了数据 x1, x2 和对应的 y 值
x1data = ...;
x2data = ...;
ydata = ...;

% 定义多项式模型
model = @(params,x1,x2) params(1)*x1.^params(2).*x2.^params(3);

% 使用curvefit求解最优参数
params, stats = curvefit(model, x1data, x2data, ydata);

% 拟合后的表达式就是
expression = sprintf('y = %.2f*x1^%.2f*x2^%.2f', params(1), params(2), params(3));

% 输出拟合结果
disp(expression);

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用matlab曲线拟合器拟合后如何调用拟合后的曲线函数表达式

使用matlab曲线拟合器拟合数据后，可以使用fit函数生成拟合对象，该对象包含拟合后的曲线函数表达式。可以使用以下步骤调用拟合后的曲线函数表达式：

1. 使用fit函数拟合数据并生成拟合对象，例如：

x = 1:10;
y = [1.2 2.3 3.5 4.2 5.1 6.3 7.2 8.5 9.1 10.2];
f = fit(x',y','poly1');

其中，'poly1'表示使用一次多项式进行拟合，可以根据需要选择其他拟合方法。

2. 使用coeffvalues函数获取拟合后的曲线系数，例如：

coeff = coeffvalues(f);

其中，coeff是一个包含拟合后的曲线系数的向量，对于一次多项式拟合，coeff包含两个元素，第一个元素是斜率，第二个元素是截距。

3. 根据拟合后的曲线系数构造曲线函数表达式，例如：

fitted_curve = @(x) coeff(1)*x + coeff(2);

其中，fitted_curve是一个函数句柄，可以使用该函数句柄计算拟合后的曲线在任意点的值，例如：

x_values = 1:0.1:10;
y_values = fitted_curve(x_values);

voigt函数拟合matlab

Voigt函数是一种常用于光谱分析信号处理的函数，它是高斯函数和洛伦兹的卷积。在Matlab中，可以使用Curve Fitting Toolbox中的fit函数进行Voigt函数的拟合。

首先，需要定义Voigt函数的表达式。Voigt函数可以表示为：

(x) = Re(w(z)) = ∫[-∞,∞] e(-t^2) / (x - t - iγ) dt

其中，x是自变量，γ是Voigt函数的半高宽参数，t是积分变量。

在Matlab中，可以使用以下代码定义Voigt函数：

function y = voigt(x, sigma, gamma)
    y = real(wofz((x + 1i*gamma)/(sigma*sqrt(2)))) / (sigma*sqrt(2*pi));
end

其中，sigma是Voigt函数的高斯部分的标准差参数。

接下来，可以使用Curve Fitting Toolbox中的fit函数进行Voigt函数的拟合。假设有一组实验数据x和对应的观测值y，可以使用以下代码进行Voigt函数的拟合：

% 假设已经有了实验数据x和对应的观测值y
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9];

% 定义Voigt函数模型
model = fittype('voigt(x, sigma, gamma)', 'independent', 'x', 'dependent', 'y', 'coefficients', {'sigma', 'gamma'});

% 进行拟合
fitresult = fit(x', y', model);

% 输出拟合结果
disp(fitresult);

这样就可以得到Voigt函数的拟合结果。fit函数会返回一个包含拟合参数的结构体fitresult，可以通过fitresult来获取拟合参数的值。