‘v4:MATLAB4中的griddata算法。插入二维或三维散点数据全页弯折语法vqgriddata(x,y,v,xq,yq)
方法一、用数据曲线拟合工具箱CurveFittingTool
先打开CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中输入输入cftool,即可进入到数据模型拟合工具箱。
然后输入两组向量x,y。
是需要在Matlab的命令行输入输入两个向量,一个向量就是你要的x坐标的各个数据,另一个肯定是你要的y坐标的各个数据。输入输入以后假设条件叫x向量与y向量,可以在workspace里面一眼就看到这两个向量,要确保全这两个向量的元素数同一,假如不一致的话是不能在工具箱里面并且模型拟合的。
比如在命令行里然后输入a.数据:
x [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71,70,33]
y[0.0126050.0131150.0168660.0147410.0223530.0192780.0418030.0380260.0381280.088196]
数据的选取。可以打开曲线模型拟合共工具界面,再点最左边的Xdata和Ydata,选择类型刚才一然后输入的数据,正当此时界面中会又出现这组数据的散点图。
你选择数据拟合方法,直接点击Fit
左侧results为拟合结果,下方表格为误差等统计数据。
方法二、用神经网络工具箱
1、打开神经网络工具箱,在commandwindow内然后输入nftool,再次进入Neuralfittingtool
2、导入数据,再点next,导入Inputs为x,Targets为y。
3、选择网络参数,然后点击next,中,选择练习集和测试集数量,点next,选刻意隐藏层节点个数。
4、训练数据,点next,选train。
5、绘制的数据拟合曲线,训练能完成后电机plotfit
训练结果参数在训练完后手动弹出来
神经网络工具箱是可以用command写,请收索关键字matlab神经网络工具箱函数。
方法三、用polyfit函数写
polyfit函数是matlab中主要用于参与曲线数据拟合的一个函数。其数理基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线计算得到:三角形的三边离散时间信号点上的数据集,即试求在点集上的函数值,构造一个解析函数(其图形为一曲线)使在原离散时间信号点上尽很有可能接近推导的值。
动态创建方法:apolyfit(xdata,ydata,n),
其中n意思是多项式的最低阶数,xdata,ydata为再次模型拟合的数据,它是用数组的键入。输出参数a为计算得到多项式ya1x^,共n1个系数。
%c代码Apolyfit(x,y,2)zpolyval(A,x)plot(x,y,r*,x,z,b)
方法四、无法写算法做曲线拟合
请可以参考数值分析教科书,拟合、插值方法较低,算法的确古怪,灵话定额循环即可解决
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