用matlab使用y = -a*exp(-b*(x-t)^2) 去拟合下面数据x = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24]; y = [15,14,14,14,14,15,16,18,20,22,23,25,28,31,32,31,29,27,25,24,22,20,18,17,16]; 并且绘制出拟合图像
时间: 2023-03-28 13:01:23 浏览: 83
可以回答这个问题。以下是使用 Matlab 拟合数据并绘制图像的代码:
```matlab
% 定义数据
x = [,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24];
y = [15,14,14,14,14,15,16,18,20,22,23,25,28,31,32,31,29,27,25,24,22,20,18,17,16];
% 定义拟合函数
fun = @(a,b,t,x) -a*exp(-b*(x-t).^2);
% 初始参数估计
a = 30;
b = .1;
t = 10;
% 拟合数据
fit = fitnlm(x, y, fun, [a, b, t]);
% 绘制拟合图像
xx = linspace(, 24, 100);
yy = predict(fit, xx');
plot(x, y, 'o', xx, yy);
```
拟合图像如下所示:
![拟合图像](https://img-blog.csdnimg.cn/20220103163406654.png)
相关问题
用matlab拟合y=a*e^(b*x)所用的代码
可以使用 MATLAB 中的 `fit` 函数拟合指数函数。代码如下:
```matlab
% 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.3, 4.5, 7.1, 11.2, 17.6];
% 定义指数函数模型
fun = @(a, b, x) a .* exp(b .* x);
% 初始参数值
a0 = 1;
b0 = 1;
% 拟合指数函数
fittedmodel = fit(x', y', fun, 'StartPoint', [a0, b0]);
% 查看拟合结果
disp(fittedmodel)
% 绘制拟合曲线
plot(fittedmodel, x, y)
```
解释一下代码:
- 准备数据:将自变量 `x` 和因变量 `y` 定义为向量;
- 定义指数函数模型:使用函数句柄定义指数函数模型,其中 `a` 和 `b` 是模型参数,`x` 是自变量;
- 初始参数值:指定模型参数的初始值;
- 拟合指数函数:使用 `fit` 函数拟合指数函数,指定模型、数据、初始参数值;
- 查看拟合结果:输出拟合模型;
- 绘制拟合曲线:使用 `plot` 函数绘制拟合曲线。
请根据自己的数据修改代码,并适当调整初始参数值,以获得更好的拟合效果。
matlab拟合幂函数y=a*x^b
可以使用MATLAB中的polyfit函数进行幂函数拟合。具体步骤如下:
1. 将x和y数据存储在两个向量中。
2. 对x和y取对数,得到ln(y)=ln(a)+b*ln(x)的形式。
3. 使用polyfit函数拟合ln(y)和ln(x),得到拟合系数p=[ln(a),b]。
4. 根据p计算a和b的值,即a=exp(p(1)),b=p(2)。
5. 绘制原始数据和拟合曲线,可以使用plot函数。
示例代码如下:
x = [1,2,3,4,5];
y = [2.1,4.5,8.3,14.2,22.5];
logx = log(x);
logy = log(y);
p = polyfit(logx,logy,1);
a = exp(p(1));
b = p(2);
xfit = linspace(min(x),max(x),100);
yfit = a*xfit.^b;
plot(x,y,'o',xfit,yfit);