用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

2025-10-20 04:10:51

1、在新建的脚本文件编辑框键入以下代码

clear 

clc

%产生数据

x=-20:2:20;

y=3*x.^2-4*x-5;%待拟合多项式

plot(x,y)

产生实验数据,数据为

x=0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20;

y=-5 -1 27 79 155 255 379 527 699 895 1115;

用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

1、首先,在APP选项框中打开Curve fitting工具。工具位置以及打开结果如下

用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

2、其次,输入待拟合的x和y数据,如下。输入之后,系统会根据默认的选项进行自动拟合,不过,这一般并不符合我们的需求。

用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

3、因此,需要根据自己的需要更改拟合方式。本例中,所需的拟合方式为多项式拟合,选择过程如下

用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

4、更改多项式拟合的拟合次数

用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

5、观察评价指标,以确定该拟合是否符合自己的要求,如果不符合,继续更改。下图是本例中的拟合结果,以及其评价指标。从图中可以看出,SSE(和方差、误差平方和), MSE(均方差、方差), RMSE(均方根、标准差), R-square(确定系数)等评价目标均有很高的拟合精度。

用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

声明:本网站引用、摘录或转载内容仅供网站访问者交流或参考,不代表本站立场,如存在版权或非法内容,请联系站长删除,联系邮箱:site.kefu@qq.com。
猜你喜欢