最小二乘法拟合指数函数matlab

在MATLAB中，可以使用最小二乘法拟合指数函数。首先，需要构建x和y矩阵，然后绘制x和y的散点图。接下来，可以将y取对数，得到自变量z，即ln(y)。然后，使用polyfit函数拟合z和x的关系，得到拟合的系数。再构建一个新的x轴x1作为拟合后的自变量。通过polyval函数计算拟合的z值z1。最后，将z1取指数，即exp(z1)，得到拟合后的y值y1。最终，可以将原散点图和拟合的图在同一坐标系上进行绘制。

具体的MATLAB代码如下：
x = 1:1:8;
y = 略;
plot(x,y,'o'); hold on;
z = log(y);
p = polyfit(x,z,1);
x1 = 0:0.01:20;
z1 = polyval(p,x1);
y1 = exp(z1);
plot(x1,y1,'r');

另外，也可以使用一次函数进行拟合。通过polyfit函数可以得到拟合的系数coefficient。然后使用polyval函数计算拟合后的y值y1。最后，可以将原散点图和拟合的图在同一坐标系上进行绘制。

具体的MATLAB代码如下：
coefficient = polyfit(x,y,1);
y1 = polyval(coefficient,x);
plot(x,y,'o',x,y1,'-')

这样就可以在MATLAB中进行最小二乘法拟合指数函数的操作了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab中的最小二乘法拟合指数函数(人口问题).pdf](https://download.csdn.net/download/G11176593/86849029)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [MATLAB——最小二乘法拟合指数函数“y=Ae^Bx”](https://blog.csdn.net/BestDAYbestway/article/details/118053682)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Matlab 用最小二乘法进行指数函数拟合](https://blog.csdn.net/weixin_43839958/article/details/112687480)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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