• cftool工具箱主要是針對(duì)數(shù)據(jù)擬合的。使用起來特別的強(qiáng)大，尤其對(duì)于數(shù)據(jù)的處理超級(jí)方便，可以直接對(duì)于數(shù)據(jù)擬合，并且可以預(yù)設(shè)各種的擬合方案。這里注意的是非線性的也可以進(jìn)行擬合，例如：冪律，高斯等等。

https://jingyan.baidu.com/article/6f2f55a16aba04b5b93e6cca.html? ?

cftool做擬合教程_rayna00的博客-CSDN博客? ? ?

MATLAB的cftool工具箱簡介 - tensory - 博客園

Matlab曲線擬合工具箱CFTOOL實(shí)例解析_上海探戈_新浪博客

• polyfit(x,y,n)。用多項(xiàng)式求過已知點(diǎn)的表達(dá)式，其中x為源數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)，可為行向量、矩陣，y為源數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的縱坐標(biāo)，可為行向量、矩陣，n為你要擬合的階數(shù)，一階直線擬合，二階拋物線擬合，并非階次越高越好，看擬合情況而定。

matlab 萬能實(shí)用的線性曲線擬合方法_MISAYAONE的博客-CSDN博客_matlab線性擬合函數(shù)

https://blog.csdn.net/wendingzhulu/article/details/43062845

• fittype。

http://www.javaxxz.com/thread-366786-1-1.html

%fittype function %for Y=wm1.*N./power(1+a1*N,b1); %when 0<ab-a<1,there's a peak,up first and down secondly; %when 1<ab-a,all down; %when ab-a<0,all up.wm1=5,a1=2,b1=1.1; N = linspace(1,100); Y = wm1.*N./power(1+a1*N,b1); plot(N,Y) myfittype = fittype('wm.*N./power(1+a*N,b)','dependent',{'Y'},'independent',{'N'},...'coefficients',{'wm','a','b'}); myfit = fit(N',Y',myfittype) a=myfit.a b=myfit.b wm=myfit.wm plot(myfit,N,Y)

• 非線性擬合lsqcurvefit、nlinfit、lsqnonlin

lsqcurvefit縱軸最佳擬合的范圍在0到100（絕對(duì)值），實(shí)際擬合情況還需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)來定，但是比nlinfit、lsqnonlin效果要好很多。

非線性擬合lsqcurvefit、nlinfit - 新參者 - 博客園

matlab關(guān)于plotfit函數(shù),lsqcurvefit函數(shù),cftool工具箱的使用_qq_3304807993的博客-CSDN博客

matlab lsqcurvefit 非線性擬合_青天白云飛的博客-CSDN博客_matlab 非線性擬合

%lsqcurvefit function%首先制造一些假數(shù)據(jù)，用來檢驗(yàn)函數(shù)的可行性； %當(dāng)然也可以直接把真實(shí)數(shù)據(jù)賦值給N、Y兩個(gè)變量. wm1=50,a1=2,b1=2; %函數(shù)中的三個(gè)參數(shù). N=1:100; Y=wm1*N./power(1+a1*N,b1)+rand(size(N)); %待檢驗(yàn)的函數(shù)；并加入均勻分布的噪聲scatter(N,Y) hold on;a=[1 2 3]; %變量設(shè)置，分別對(duì)應(yīng)函數(shù)中的三個(gè)參數(shù).f=@(a,x)a(1)*x./power(1+a(2)*x,a(3)); %設(shè)定函數(shù)變量及其參數(shù).a=lsqcurvefit(f,a,N,Y) %利用相應(yīng)函數(shù)提取參數(shù). x=1:100; f2=a(1)*x./power(1+a(2)*x,a(3))； %得到的擬合函數(shù) plot(f2) %lsqnonlin function wm1=10,a1=1,b1=0.9; N=1:100; Y=wm1*N./power(1+a1*N,b1)+rand(size(N));scatter(N,Y) hold on;fun=@(a)a(1)*N./power(1+a(2)*N,a(3))-Y;x0=[1,1,1]; a=lsqnonlin(fun,x0)f2=a(1)*N./power(1+a(2)*N,a(3)); plot(N,f2)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab数据拟合的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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