已知一组实验数据如表所示,求它的线性拟合曲线,并画图显示原始数据(红色*点)及拟合线(黑色虚线)。matlab

时间: 2024-10-15 13:24:16 浏览: 62
在MATLAB中,你可以使用`polyfit`函数来计算线性回归模型,并用`polyval`绘制拟合线。假设你有一个二维数组`data`,其中的第一列是自变量(x值),第二列是因变量(y值)。以下是步骤: ```matlab % 假设 data = [x, y] 是你的实验数据,x是横坐标,y是纵坐标 x = data(:, 1); y = data(:, 2); % 使用 polyfit 计算线性回归系数 (斜率m和截距b) p = polyfit(x, y, 1); % 1表示我们做的是线性拟合 % 计算拟合线上任意一点的y值 x_fit = linspace(min(x), max(x)); % 创建拟合线的x范围 y_fit = polyval(p, x_fit); % 绘制原始数据和拟合线 figure; plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 8); % 红色星形标记原始数据 hold on; % 保持当前图形以便添加更多内容 plot(x_fit, y_fit, '--k'); % 黑色虚线表示拟合线 xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); title('线性拟合'); legend('原始数据', '拟合线'); % 显示拟合结果 disp(['直线方程: Y = ', num2str(p(1)), '* X + ', num2str(p(2))]); ``` 运行上述代码后,你会得到一个图表,显示了原始数据点和通过拟合得出的线性趋势。
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画图拟合曲线matlab

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已知30CrMnSiA两级加载下疲劳试验数据包括加载应力(西格玛1=586MPa,西格玛2=482MPa在高低加载次序,实验值n1,n1/Nf1,n2,n2/Nf2都已知的情况下)利用原始Aeran模型计算其寿命预测并画图,matlab代码

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