用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

作者:滴水穿石 | 创建时间: 2023-06-17
在使用Matlab软件时,对于曲线拟合来说,有两种方式,其一是编写程序代码,其二是利用Curve fitting工具箱进行。本例通过一个多项式拟合的小试验,向您介绍利用curve fitting工具箱进行曲线拟合的一般步骤。...
用Matlab曲线拟合工具箱curve fitting曲线拟合

产生试验数据

在新建的脚本文件编辑框键入以下代码 clear clc %产生数据 x=-20:2:20; y=3*x.^2-4*x-5;%待拟合多项式 plot(x,y) 产生实验数据,数据为 x=0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20; y=-5 -1 27 79 155 255 379 527 699 895 1115;

Curve Fitting拟合

首先,在APP选项框中打开Curve fitting工具。工具位置以及打开结果如下

其次,输入待拟合的x和y数据,如下。输入之后,系统会根据默认的选项进行自动拟合,不过,这一般并不符合我们的需求。

因此,需要根据自己的需要更改拟合方式。本例中,所需的拟合方式为多项式拟合,选择过程如下

更改多项式拟合的拟合次数

观察评价指标,以确定该拟合是否符合自己的要求,如果不符合,继续更改。下图是本例中的拟合结果,以及其评价指标。从图中可以看出,SSE(和方差、误差平方和), MSE(均方差、方差), RMSE(均方根、标准差), R-square(确定系数)等评价目标均有很高的拟合精度。

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