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vangfeng木虫 (小有名气)
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x y -4.03E+00 4.00E-02 -3.49E+00 4.00E-02 -3.01E+00 4.00E-02 -2.72E+00 4.36E-02 -2.45E+00 4.36E-02 -2.21E+00 5.09E-02 -1.92E+00 6.55E-02 -1.71E+00 8.36E-02 -1.41E+00 1.16E-01 -1.15E+00 1.64E-01 -8.00E-01 2.47E-01 -4.00E-01 3.78E-01 -2.67E-02 5.13E-01 3.73E-01 6.65E-01 7.73E-01 7.93E-01 9.87E-01 8.51E-01 1.17E+00 8.87E-01 1.33E+00 9.16E-01 1.57E+00 9.49E-01 1.89E+00 9.75E-01 2.24E+00 9.93E-01 2.53E+00 1.00E+00 2.88E+00 1.00E+00 4.00E+00 1.00E+00 大家好，我有这样的两组数据，怎样使用matlab拟合出函数，求大神指教。 |
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感谢参与，应助指数 +1
vangfeng: 金币+1, ★★★很有帮助 2015-04-23 08:42:45
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x1=[-4.03E+00 -3.49E+00 -3.01E+00 -2.72E+00 -2.45E+00 -2.21E+00 -1.92E+00 -1.71E+00 -1.41E+00 -1.15E+00 -8.00E-01 -4.00E-01 -2.67E-02 3.73E-01 7.73E-01 9.87E-01 1.17E+00 1.33E+00 1.57E+00 1.89E+00 2.24E+00 2.53E+00 2.88E+00 4.00E+00]; y1=[4.00E-02 4.00E-02 4.00E-02 4.36E-02 4.36E-02 5.09E-02 6.55E-02 8.36E-02 1.16E-01 1.64E-01 2.47E-01 3.78E-01 5.13E-01 6.65E-01 7.93E-01 8.51E-01 8.87E-01 9.16E-01 9.49E-01 9.75E-01 9.93E-01 1.00E+00 1.00E+00 1.00E+00]; a= polyfit(x1,y1,5); y2=a(1)*x1.^5+a(2)*x1.^4+ a(3)*x1.^3+ a(4)*x1.^2+ a(5)*x1+a(6) ; plot(x1,y1,'b-',x1,y2,'r*') set(gca,'Xtick',[0:0.5:7])%设置坐标轴 legend('原曲线','拟合曲线') grid on |
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General model Sin4: f(x) = a1*sin(b1*x+c1) + a2*sin(b2*x+c2) + a3*sin(b3*x+c3) + a4*sin(b4*x+c4) Coefficients (with 95% confidence bounds): a1 = 1.06 (-239.9, 242) b1 = 0.3141 (-64.74, 65.37) c1 = 0.89 (-145.5, 147.2) a2 = 0.3628 (-284.9, 285.7) b2 = 0.6254 (-126.4, 127.6) c2 = -1.706 (-173.3, 169.9) a3 = 0.1673 (-2.654, 2.989) b3 = 1.07 (-2.743, 4.882) c3 = 0.3932 (-65.53, 66.31) a4 = 0.01842 (-0.2299, 0.2668) b4 = 2.115 (-1.85, 6.081) c4 = -0.2406 (-3.023, 2.541) Goodness of fit: SSE: 0.0001111 R-square: 1 Adjusted R-square: 0.9999 RMSE: 0.003042 |
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用1stopt软件拟合的 Function: y = p1+p2*x+p3*x^2+p4*x^3+p5*x^4+p6*x^5+p7*x^6+p8*x^7+p9*x^8+p10*x^9+p11*x^10+P12*x^11+p13*x^12+p14*x^13+p15*x^14+p16*x^15 Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法 Root of Mean Square Error (RMSE): 0.000937876629882938 Sum of Square Error (SSE): 2.11107017491338E-5 Correlation Coef. (R): 0.999997316324728 R-Square: 0.999994632656658 Determination Coef. (DC): 0.999994632656658 Parameters Name Parameter Value =============== =============== p1 0.524675523670635 p2 0.379110894286185 p3 0.00320761985606278 p4 -0.0527048182864913 p5 -0.00683496156079967 p6 -2.4580451489119E-5 p7 0.00414566370832047 p8 0.00285038510852452 p9 -0.00119203395241817 p10 -0.000766940714332116 p11 0.000173859505459275 p12 9.58679090308506E-5 p13 -1.21607998229586E-5 p14 -5.84664833509737E-6 p15 3.1509624411392E-7 p16 1.36851811517639E-7 ======== 输出结果 ========= No. Observed Y Calculated Y 1 0.04 0.0400002104440489 2 0.04 0.0399939769255404 3 0.04 0.040094391593382 4 0.0436 0.0432328391866052 5 0.0436 0.0442365287305715 6 0.0509 0.0504213853794622 7 0.0655 0.0659099587694141 8 0.0836 0.0826642152015827 9 0.116 0.117612067536134 10 0.164 0.162480566504227 11 0.247 0.248034872706227 12 0.378 0.376754514641866 13 0.513 0.514556549193612 14 0.665 0.663676041461246 15 0.793 0.793999041524555 16 0.851 0.84969620224209 17 0.887 0.888458076223964 18 0.916 0.915989221894527 19 0.949 0.947737031805857 20 0.975 0.975974773720064 21 0.993 0.992556916801358 22 1 1.00013330438511 23 1 0.999987295969796 24 1 1.00000001712311 |
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