四参数线性拟合Matlab代码
时间: 2023-12-07 18:04:45 浏览: 39
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。
相关问题
线性拟合matlab代码
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。
非线性拟合 代码matlab
非线性拟合是指通过拟合非线性函数来逼近一组数据的过程。在Matlab中,可以使用curve fitting工具箱中的函数来进行非线性拟合。以下是一个使用Matlab进行非线性拟合的示例代码:
```matlab
% 假设有一组数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.1, 3.8, 6.5, 9.2, 11.9];
% 定义拟合函数模型
model = @(p, x) p(1) * exp(p(2) * x);
% 初始参数猜测值
p0 = [1, 0.1];
% 使用curve fitting工具箱中的fit函数进行拟合
fitresult = fit(x', y', model, 'StartPoint', p0);
% 输出拟合结果
coefficients = coeffvalues(fitresult);
disp(coefficients);
% 绘制原始数据和拟合曲线
plot(x, y, 'o');
hold on;
fplot(@(x) coefficients(1) * exp(coefficients(2) * x), [min(x), max(x)]);
hold off;
```
这段代码中,首先定义了一个非线性函数模型`model`,然后给定了初始参数猜测值`p0`。接下来使用`fit`函数进行拟合,其中`x'`和`y'`表示将数据转置为列向量。最后,通过`coeffvalues`函数获取拟合结果的系数,并使用`plot`函数绘制原始数据和拟合曲线。