matlab曲线拟合后获取坐标

在MATLAB中进行曲线拟合后，可以使用`polyval`函数来计算任意x值处的拟合y值，然后将x和对应的y值组合成坐标。以下是一个示例：

% 创建一些示例数据
x = 1:10;
y = [1.1 3.5 4.2 5.0 7.0 8.8 9.5 10.8 12.0 13.5];

% 进行二次曲线拟合
p = polyfit(x, y, 2);

% 计算拟合曲线上 x=4 的 y 值
x_new = 4;
y_new = polyval(p, x_new);

% 将 x 和 y 组合成坐标
coord = [x_new, y_new];

在这个示例中，`coord`将包含x=4和拟合曲线上对应的y值的坐标。您可以根据需要修改x_new的值来获取不同的坐标。

相关问题

matlab曲线拟合多个

### 多曲线拟合的概念

多曲线拟合是指在一个给定的数据集中，针对不同的变量或条件分别建立多个回归方程的过程。这有助于更精确地描述复杂系统的特性，在工程学、物理学等领域有着广泛的应用。

### 使用 `polyfit` 函数进行单条曲线拟合

对于单一自变量的情况，可以利用 MATLAB 的内置函数 `polyfit()` 来完成多项式的拟合工作。该命令接收三个参数：横坐标向量 x、纵坐标向量 y 和指定阶数 n，并返回一个长度为 (n+1) 的系数数组 p，表示所求得的最佳逼近多项式 P(x)[^1]。

% 单一数据集的二次项拟合例子
x = linspace(-5, 5);
y = -0.2 * x.^2 + 2*x + rand(size(x)); % 添加随机噪声模拟真实测量误差
p = polyfit(x, y, 2);                   % 进行二阶多项式拟合
fitted_y = polyval(p,x);                % 计算预测值
plot(x,y,'o',x,fitted_y,'-');
legend('原始数据','拟合曲线')
title('单个数据集的二次项拟合示例')

### 实现多组不同条件下的一维数据拟合

当面对多个独立样本集合时，则需循环调用上述过程来获取各自的最优解。下面给出一段简单的脚本作为示范：

clear all;
close all;

% 假设有三组实验数据存储于矩阵 data 中，
% 每列代表一组观测结果及其对应的输入特征。
data = [
    [-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4]', ...
    (-0.5*(-4:4).^2 + 3*(-4:4)+randn(1,9))';...
    exp((-4:4)/2).*sin(pi*(-4:4))+randn(1,9)'
];

figure();
hold on;
for i=1:size(data,2)-1
    xi = data(:,i);
    yi = data(:,end);

    % 对每一对(xi,yi)，执行一次多项式拟合操作
    pi = polyfit(xi, yi, length(xi)>5 ? 3 : 2); %[length(xi)>5?3:2]自动判断采用几阶拟合
    
    fitted_yi = polyval(pi,xi);
    
    subplot(ceil(sqrt(length(data))), ceil(sqrt(length(data))), i);
    plot(xi, yi, '.', xi, fitted_yi, '-');
    legend(['Data Set ', num2str(i)], ['Fitted Curve']);
    title([repmat('\n',[1,i==1]),'Dataset ',num2str(i)]);
end
hold off;

此段程序会依次读取每一列的数据并尝试找到最合适的低次幂表达形式；最后绘制出所有子图以便直观对比各个模型的效果。

matlab曲线拟合工具箱数据导出

可以使用MATLAB曲线拟合工具箱来导出拟合后的曲线数据。首先，使用`createFit`函数进行曲线拟合，将横坐标传递给`fit`，然后使用`fit`来获取拟合后的曲线数据。具体的步骤如下:

1. 定义横坐标x，例如：x = 1:2048；
2. 使用`createFit`函数进行曲线拟合，例如：[fit,gof] = createFit(line_average)；
3. 使用`fit`函数将横坐标传递给fit，得到拟合后的曲线数据，例如：y = fit(x)'。

通过这样的步骤，你就可以成功导出拟合后的曲线数据了。