matlab三维曲线拟合时如何标注xy坐标轴
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/17 19:24:17
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1、你给的数据有问题,t有11个点,而R只有10个点.暂按照删去t的最后一个点考虑.2、拟合和很多因素有关,比如初值、拟合函数的选择、算法设置等.3、按现有程序拟合的结果:a=374.5997,b=1
拟合用polyfit和polyval.b=polyfit(x,y,2);%进行2次拟合,b是多项式前面的值.就如2次拟合中y=ax+b,a,b的值.yy=polyval(b,x);%得到拟合后y的新值
y=[...0.2250.240.240.2550.270.350.3666666670.390.3966666670.4050.450.450.450.480.510.510.5511111110.
1、在命令行输入数据:2、启动曲线拟合工具箱》cftool3、进入曲线拟合工具箱界面“CurveFittingtool”(1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口;(2)利用Xdata和Ydat
数据量不足造成的,略改一下就好了.不过,曲线不适合多项式拟合,即使使用高次幂也不理想,用指数方程拟合效果好多了.clear;clc;clf;X=[0.240.521.543.9110.818.7253
首先确定你把拟合曲线图画出来了,然后在figure1上边的选项中按Tools----BasicFitting-----cubic----Showequations----plotresiduals--
给我邮箱发邮件,我给你传过去
多元线性回归用regress命令;一元多项式回归用polyfit命令;多元二项式回归用rstool命令.
你把你的数据按行放到名为nihe.txt的记事本中,再考到工作目录下,运行下面的程序.T=textread('nihe.txt');plot(T(1,:),T(2,:),'+&
在Matlab下输入:edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%functionz=zhid
我也在做这方面的分析,对于曲线拟合,一是看相关系数如何越接近1越好,一般要求大于0.9,统计量的概率一般要小于0.05,所做的模型才可以使用,此外残差的置信区间应该包括0,但是对于拟合到什么程度,才算
曲线总可以用参数方程描述:X=x(t),Y=y(t),Z=z(t),不妨假设x(t),y(t),z(t)是关于t的多项式函数,那么:x(t)=x0+x1*t+x2*t^2.给定一组参数就有一条曲线,并
a=[0.01410.01540.01640.01550.01490.01420.01290.01150.01140.01110.01050.01040.01000.00910.00810.00760
x=[.];y=[.];%x与y的数据要对应fun=inline('c(1)*x+c(2)','c','x');%根据散点图,确定曲线拟合方程,如y=ax+bc=lsqcurvefit(fun,[5,
可以再问:您能大概叙述一下是怎么实现的么,因为现在需要用到,但是之前没有接触过matlab,希望您指点再答:你没有坐标,就肯定是在一张图片上,先用图像处理把点坐标提取出来,做插值即可
scatter3(x,y,z)%散点图figure[X,Y,Z]=griddata(x,y,z,linspace(min(x),max(x))',linspace(min(y),max(y)),'v4
x=[7.309.7012.2014.8017.7020.3022.9025.40];y=[25.0040.0055.0085.00112.00145.00190.00230.00];A=polyfi
分别使用2、3、4阶多项式拟合,结果如图所示.需要说明的是,使用四阶多项式拟合,会有警告信息“Polynomialisbadlyconditioned”,原因是其实不需要使用那么高的阶次,3阶就足够了
可以使用左除法或者多元线性回归的方法!regress函数试试
x=0.1:0.001:1;y=1:.5:100;[X,Y]=meshgrid(x,y);Z=sqrt(0.5*(1+X))./(X.*Y);mesh(X,Y,Z);