matlab曲线拟合，Matlab曲线拟合R平方

1首先双击打开电脑桌面上matlab软件matlab曲线拟合，点击matlab操作界面上面matlab曲线拟合的新建变量matlab曲线拟合，如下图所示2这时候会出现一个表格，此时将你需要处理的数据填在表格，有几个变量就要新建几个表格，本例子用两个变量，分别为X，Y3新建的X数据如下图，此时变量默认为unnamed未命名4接着对所需要的变量进行命名，下面以X为说明，右击选择重命名，输。

接着，使用polyfit函数拟合一次或二次多项式对于一次函数，可以使用polyfitx，y，1对于二次函数，使用polyfitx，y，2然后，利用polyval函数计算拟合多项式的值例如，A=polyfitx，y，1将生成一次多项式的系数A接着，用plot函数绘制原始数据点和拟合曲线例如，plotx，y，#39k+#39，x，polyval。

在 MATLAB 命令行中输入要拟合的数据选择曲线拟合 在曲线拟合工具左侧，给拟合曲线命名 从下拉菜单中选择数据 选择拟合类型 从“Custom Equations”“Exponential”“Fourier”“Gaussian”“Interpolant”等预设类别中选择合适的函数类型 点击中间的下拉菜单，查看具体类型选项。

首先，绘制第一条曲线，例如plot1 2 3 4，5 6 7 8，#39r#39然后，开启多重画图模式，使用hold on命令接着，绘制第二条曲线，比如plot5 6 7 8，1 2 3 4，#39go#39最后，关闭多重画图模式，使用hold off命令通过这种方式，可以在同一个图表上展示多条曲线，便于直观。

其中，原始数据点以‘o’形式表示，拟合曲线以连续线表示最后，我们通过xlabel#39g#39和ylabel#39h#39设置matlab曲线拟合了x轴和y轴的标签，分别为g和h同时，利用title函数为整个图形添加了一个标题“H=355845*G^3拟合曲线”整个过程展示了如何通过MATLAB中的多项式拟合方法来近似描述给定数据集之间的关系。

假如你需要使用Matlab进行多变量曲线拟合并求出三个参数，可以遵循以下步骤首先，定义你的数据点，比如x=1 2 2 3 4 5，t=3 4 5 6 7 9接着，在命令窗口输入上述语句，Matlab会自动弹出拟合工具箱窗口在工具箱中，点击“create data set”，然后选择你的x和t数据集随后，进入拟合。

MATLAB中用多项式拟合函数可以完成此功能如下图所示生成曲线图参考代码可复制粘贴PX=3 5 11 %给出三个点的坐标 PY=6 2 8 %给出三个点的坐标 k = polyfitPX，PY，2 %用多项式曲线拟合函数的系数k，2表示多项式次数即二次函数x=50113 %作函。

在Matlab中，你可以使用polyfit和polyval命令来实现最小二乘意义下的多项式曲线拟合下面是一个示例代码首先，定义原始数据节点x = 05 1 15 2 25 3y = 175 245 381 48 8 86然后，使用plot命令绘制原始数据节点的散点图plotx， y， #39*#39接着，保持图形窗口。

在MATLAB中，拟合曲线的方法主要有以下几种线性函数拟合regress函数用于线性回归，可以处理多元线性回归问题polyfit函数虽然主要用于多项式拟合，但当多项式的次数为1时，即用于线性拟合非线性函数拟合lsqcurvefit函数用于非线性最小二乘曲线拟合，适用于已知函数形式但参数未知的复杂非线性函数。

在MATLAB中，拟合曲线的方法主要有以下几种线性函数拟合regress函数用于线性回归，可以处理多元线性回归问题polyfit函数虽然主要用于多项式拟合，但当多项式的次数为1时，即用于线性拟合非线性函数拟合lsqcurvefit函数用于非线性最小二乘曲线拟合，适用于已知函数形式但参数未知的复杂非线性函数n。

对于更复杂的曲线拟合，MATLAB提供了`curvefit`函数其调用格式为`p=curvefit#39Fun#39，p0，xdata，ydata`，其中`Fun`是表示函数`Funp，data`的M函数文件，`p0`是函数的初始参数值`curvefit`求解问题的形式是求解参数`p`，以使目标函数最小化若需要计算点`x`处的函数值，可以使用`f=Funp。

MATLAB拟合曲线的方法主要有以下几种1 多项式拟合这是一种通过多项式函数逼近数据的方法可以使用MATLAB中的`polyfit`函数来实现该函数可以根据给定的数据点和多项式的阶数，返回一个多项式系数数组2 线性拟合线性拟合是通过一条直线来逼近数据点在MATLAB中，可以使用`polyfit`函数进行一阶。

然后绘制拟合曲线plotfit1， x1， y1， #39r#39， fit2， x2， y2， #39b#39， fit3， x3， y3， #39g#39这里使用了不同的线型来区分不同的拟合曲线，以便于观察以上就是在MATLAB中将多组数据拟合曲线放在同一图上进行比较的方法通过合理地调整线型颜色和图例，可以使图更加清晰易懂。

在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下1常用的模型有多项式模型幂函数模型指数函数模型等2设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比3准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比4调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型5按回车键即可完成曲线拟合，p1p2p3。

一旦你得到了系数向量P，你可以根据多项式的形式写出拟合曲线的方程例如，对于三次多项式，方程的形式为y = P*x^3 + P*x^2 + P*x + P示例ldquo`matlab% 假设x和y是你的数据坐标x = 1， 2， 3， 4， 5y = 2， 3， 5， 7， 11使用三次多项式拟合数据 P = polyfit。

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