在MATLAB中，使用polyfit函数进行最小二乘法拟合直线是一项常用的技术。polyfit函数能够根据给定的数据点计算出最优的直线。例如，给定一组x值和对应的z值：x = [90 91 92 93 94 95 96];z = [70 122 144 152 174 196 202];通过调用polyfit函数，可以得到拟合直线的系数。这里使用

在MATLAB中，利用最小二乘法进行参数拟合是解决实际问题的一种常见方法，尤其是在处理已知数据集x和y时，可以求解方程中的参数a和b。最小二乘法的核心思想是使得拟合结果与实际测量值之间的误差平方和达到最小，以此来优化参数。这种方法不仅简单而且效果显著，特别是在处理实验数据时。对于具体的方程，我...

1、首先对y=a*exp(-b/t)进行变量替换，令T=1/t，Y=log(y)，则方程可化成 Y=log(y)=b*log(e)*T+log(a)。2、按变量代换，将t，y替换成T、Y，即 T=[1/5,1/10,1/15,。。。]Y=[log(1.27),log(2.16),log(2.86),。。。]3、最后，用polyfit（）去拟合，即 p=polyfit（...

在Matlab中，你可以使用polyfit和polyval命令来实现最小二乘意义下的多项式曲线拟合。下面是一个示例代码。首先，定义原始数据节点：x = [0.5 1 1.5 2 2.5 3];y = [1.75 2.45 3.81 4.8 8 8.6];然后，使用plot命令绘制原始数据节点的散点图：plot(x, y, '*');接着，保持图形窗口...

843.23 857.97];% 模型一: 指数增长模型。y = log(x);a = polyfit(t,y,1);r = a(1);x0 = exp(a(2));x1 = x0 * exp(r*t);% 模型二：阻滞增长模型f = @(a,t) a(1)./(1+(a(1)/x(1)-1)*exp(-a(2)*(t-t(1))); a = lsqcurvefit(f,[880 1],t...

拟合函数 c=lsqcurvefit(fun1,[0,0],x,y)求拟合系数 ['y=',num2str(c(1)),'+',num2str(c(2)),'x^2']%拟合函数表达式 y1=c(1)+c(2)*x.^2;拟合函数表达式值 plot (x,y,'b*',x,y1,'r-');%绘制x，y点与拟合函数，比较拟合程度 进行结果：fun1 = inline function:fun1(c...

1.使用非线性最小二乘拟合函数lsqcurvefit拟合 t=[1 2 3 4 5 6 7 8];y=[4.00 6.40 8.00 8.80 9.22 9.50 9.70 9.68];fun=@(b,x)x./(b(1)*x+b(2));x0=[0.1 0.1];b=lsqcurvefit(fun,x0,t,y)结果为：b = 0.0811 0.1468 即a=0.0811 b=0.1468 2.绘...

总的来说微分方程参数拟合有三种方法：1.将原问题转换为一个优化问题，就是使拟合得到的结果和实验测量值之差的平方和最小，此时您可以调用MATLAB优化工具箱的所有函数，最这个目标进行优化，比如fmincon，ga，lsqnonlin等。2 将问题看成一个超静定方程组，也就是说一组已知数据构成一个方程，如果有n...

在科学研究与工程技术领域，最小二乘法线性拟合是一种常用的分析方法，用于寻找一条直线来近似描述两个变量之间的关系。以给定的x和y值为例，我们首先定义了x和y的数据集：x = [-2.573, -2.159, -1.741, -1.403, -1.029, -0.699];y = [0.0, 0.844, 1.081, 1.227, 1.446,...

【本题相关知识点】1、最小范数解。最小范数解用于求解，方程个数不大于未知量个数的方程组。2、最小二乘解。最小二乘解用于求解，方程未知量个数不大于方程个数的方程组。最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差（真实目标对象与拟合目标对象的差）的平方和寻找数据...