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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 计算模拟 » 求助大侠帮忙，有关matlab模拟数据
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飞也如铃

新虫 (小有名气)

[求助] 求助大侠帮忙，有关matlab模拟数据

x = [0.768;
0.711;
0.685;
0.671;
0.659;
0.657;
0.655;
0.654;
0.653;
0.654];

y = [4.584;
4.375;
4.234;
4.128;
4.041;
3.972;
3.913;
3.861;
3.815;
3,774];

上面是x,y的数据，公式是
请问哪位大侠帮忙给编辑一下公式代码啊，我自己用matlab模拟不出来，请哪位好心人帮帮忙！
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1楼 2011-11-22 20:34:05
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)

【答案】应助回帖

飞也如铃(金币+2): 谢谢您的回复，把你的代码放到matlab里能出来上面的结果，但是没有出来非线性拟合图，我想要这个非线性拟合图，请问怎么弄呢？ 2011-11-28 16:05:44
我给你写了一个
你的方程是lg应该是10为底对数
matlab里面log表示ln自然对数
CODE:
x = [0.768;
0.711;
0.685;
0.671;
0.659;
0.657;
0.655;
0.654;
0.653;
0.654];

y = [4.584;
4.375;
4.234;
4.128;
4.041;
3.972;
3.913;
3.861;
3.815;
3.774];
opts = fitoptions('Method','Nonlinear','Normalize','On');
opts.StartPoint =  [1 0.1];
ftype = fittype('a+b*log10(1-b*x)+(1-b)*log10(1-b*x+x)','options',opts);
[fresult,gof] = fit(x,y,ftype)

结果
fresult =

     General model:
     fresult(x) = a+b*log10(1-b*x)+(1-b)*log10(1-b*x+x)
       where x is normalized by mean 0.6767 and std 0.03709
     Coefficients (with 95% confidence bounds):
       a =       4.167  (4.126, 4.208)
       b =      0.1139  (0.05999, 0.1677)

gof =

           sse: 0.0207
       rsquare: 0.9665
           dfe: 8
    adjrsquare: 0.9623
          rmse: 0.0509
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The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
10楼2011-11-23 23:48:58
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)

【答案】应助回帖

飞也如铃(金币+2): 非常感谢您的回答，终于得到想要的结果了，真的谢谢你。我还想请教你一个问题，就是图上的标注（拟合和原数据这几个字）是怎么添加上去的，横纵坐标上要想放一个表达式，该表达式为Cn，n代表几次方，该怎么弄啊 2011-11-28 20:10:20
CODE:
x = [0.768;
0.711;
0.685;
0.671;
0.659;
0.657;
0.655;
0.654;
0.653;
0.654];
y = [4.584;
4.375;
4.234;
4.128;
4.041;
3.972;
3.913;
3.861;
3.815;
3.774];
opts = fitoptions('Method','Nonlinear','Normalize','On');
opts.StartPoint =  [1 0.1];
ftype = fittype('a+b*log10(1-b*x)+(1-b)*log10(1-b*x+x)','options',opts);
[fresult,gof] = fit(x,y,ftype)
plot(x,fresult(x),'or-')
hold on;
plot(x,y,'*')
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The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
11楼2011-11-28 16:55:58
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)
legend('拟合','原数据')
xlabel('C^n')
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12楼2011-11-28 20:15:20
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)
xlabel('lg(r/C_m)')
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14楼2011-11-28 20:31:22
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)
plot命令前加一句
box off
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16楼2011-11-28 21:34:56
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)
引用回帖:
23楼: Originally posted by guojunhang at 2011-12-03 17:41:42:
程序运行完毕后
        a =       4.167
        b =      0.1139
我想检验这个拟合效果的时候，使用这样一段程序，
但是执行效果显示，很差，说明这个拟合结果严重不靠谱啊。
期待解释。
其实上面也有 ...

这个x的数据做过归一化处理后再回归的
CODE:
a =  4.167; b = 0.1139;
x = [0.768;
0.711;
0.685;
0.671;
0.659;
0.657;
0.655;
0.654;
0.653;
0.654];
y = [4.584;
4.375;
4.234;
4.128;
4.041;
3.972;
3.913;
3.861;
3.815;
3.774];
figure;
plot(x,y,'k-')
x1=x-mean(x);
x1=x1/std(x1);
hold on;
y_fit = a+b*log10(1-b*x1)+(1-b)*log10(1-b*x1+x1);
plot(x,y_fit,'ro-')
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24楼2011-12-03 20:10:35
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)
引用回帖:
25楼: Originally posted by guojunhang at 2011-12-03 21:39:31:
我抖胆再问一句：
a = ? ，  b =?

a =  4.167; b = 0.1139;这个程序中不是给了吗，有什么不清楚的吗
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26楼2011-12-03 21:44:23
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