matlab拟合曲线得出函数

通过引用和[2]得知，在Matlab中可以使用nlinfit函数来进行拟合曲线，并得到函数的表达式。具体的步骤如下：
1. 通过inline函数或函数句柄的方式定义函数表达式f，其中p为参数，x为自变量。
2. 使用nlinfit函数进行拟合，传入自变量x、因变量y和函数表达式f，以及初始参数的估计值。
3. nlinfit函数会返回最优的参数估计值p，其中p=[a b c]表示函数的系数。
4. 可以使用polyfit和polyval函数将参数估计值p转化为函数的表达式。
5. 最后，使用plot函数绘制原始数据点和拟合曲线。

另外，还可以使用Matlab的Curve Fitting Toolbox工具箱来进行拟合曲线。具体的步骤如下：
1. 在Matlab主界面中输入数据矩阵a和b。
2. 输入命令cftool，进入工具箱界面。
3. 在Data窗口中选择xData和yData，可以选择加权值拟合。
4. 点击Fitting进入拟合，选择适合的拟合类型（如多项式）。
5. 点击Apply应用，即可得到拟合函数的描述。

通过以上两种方法，可以得到Matlab拟合曲线的函数表达式。

相关问题

matlab多元非线性函数拟合曲线

多元非线性函数拟合曲线是指在多个自变量的情况下，通过拟合一个非线性函数来预测因变量的值。在Matlab中，可以使用nlinfit函数来进行多元非线性函数拟合。具体步骤如下：
1. 导入数据（参数和结果）。
2. 确定要拟合的函数，可以通过自己画个散点图预估一下，或者使用SPSS的曲线估算。
3. 确定要拟合的系数的预估值，可以全部写零，但最好有个大概想法。
4. 套用nlinfit函数，得出的beta矩阵就是要拟合的系数矩阵。
5. 可以通过covB回归系数的协方差、mse均方误差、r各点处的拟合残差、J雅各比矩阵的数值等来评估拟合效果。

需要注意的是，拟合的函数需要是非线性函数，而且需要使用内联函数来定义。同时，预估值的选择也会影响拟合效果，需要根据实际情况进行调整。

matlab怎么画x，y拟合曲线

要在 Matlab 中画出 x 和 y 的拟合曲线，可以使用 "polyfit" 和 "polyval" 函数进行拟合和绘图。具体步骤如下：

1. 使用 "polyfit" 函数进行拟合，例如：

p = polyfit(x,y,n);

其中，x 和 y 分别是要拟合的数据的向量，n 是拟合曲线的次数。

2. 使用 "polyval" 函数计算拟合曲线上的点，例如：

x_fit = linspace(min(x),max(x),100);
y_fit = polyval(p,x_fit);

其中，x_fit 是用来绘制拟合曲线的横坐标向量，linspace 函数用来产生一定数量的等差数列。y_fit 则是对应的纵坐标向量，根据拟合曲线的系数 p 和横坐标向量 x_fit 计算得出。

3. 使用 "plot" 函数绘制原始数据和拟合曲线，例如：

plot(x,y,'o',x_fit,y_fit,'-')

其中，'o' 表示绘制原始数据的散点图，'-' 表示绘制拟合曲线。