matlab画散点图并拟合函数曲线

创立一个M文件然后根据plot函数输入编码

x=[549 679 780 899 1086];

y1=[24 40 55 69 97 ];

y2=[21 34 47 59 85];

y3=[11 18 26 32 44];

y4=[07 11 15 20 27];

plot(x,y1,'-o',x,y2,'-o',x,y3,'-o',x,y4,'-o')

就可以做出图像

可以根据图像明白如果要拟合成多项式则它的阶次为1

根据polyfit（x,y1,1）函数来拟合就可以

比如 拟合x 与 y1则编码为p1=polyfit(x,y1,1)

1、用plot(x，y)函数，画出函数曲线图

2、用已知的函数图形，去判定该函数曲线的拟合函数方程

3、有了拟合函数方程，用nlinfit（）和lsqcurvefit（），即最小二乘法，求出拟合函数方程的系数

4、如相关系数R²≈1，这什么拟合函数方程是正确的

方程两边对数化，得到：ln(y)=ln(a)+bln(x),拟合这个线性方程就可以了，使用matlab中的regress（）函数，编制如下代码：

x=[5 2 09 06 0355 015 01 0074]';

y=[00318 00331 00148 00165 0031 00284 00082 00562]';

lnx=log(x);

lny=log(y);

X=[ones(length(x),1),lnx];

format long

[b,bint,r,rint,s]=regress(lny,X,005);

b,bint,s,

subplot(2,2,1)

rcoplot(r,rint)

title('残差图')

subplot(2,2,2)

plot(x,y,'+')

title('原始的x-y散点图')

subplot(2,2,3)

plot(lnx,lny,'+')

title('对数化后lnx-lny散点图')

x1=[log(min(x)):01:log(max(x))];

y1=polyval(b,x1);

subplot(2,2,4)

plot(lnx,lny,'+',x1,y1)

title('拟合效果图')

format short

得到结果如下：

b =

-370894416234909

003576915928443

bint =

-434859095115185 -306929737354633

-036781660748507 043935492605393

s =

Columns 1 through 3

000777750411725 004703080699857 083549882584920

Column 4

041795448690887

注意，统计量中相关性不是很大，你应该考虑换一个模型试试。

a=polyfit(x,y,m)

a->输出拟合多项式系数

a=[a1, …,am , am+1] (数组)）

x,y->输入同长度

的数组x，y

m->拟合多项

式次数

我只知道线性拟合，希望对您有帮助。比如

>> P=polyfit(x,y,n) %其中x,y为数据向量，n为拟合次数（通常都取5或6）

若! ^^

运行你的程序产生随机数，然后输入weibplot（y），可以看是否符合weibull分布，输入wblfit（y），得出两个数，第一个是尺度参数，第二个是形状参数

还有weibull分布随机数可以直接用wblrnd（A,B,C,D）指令吧，A形状参数，B尺度参数，C行数，D列数

直接使用CFTOOL工具箱

命令行输入cftool即可，然后选择拟合类型

x=[669:002:753];

y=[42,37,33,295,263,233,211,187,165,147,132,117,104,0925,082,0735,0653,0582,052,0462,0412,0366,0325,0289,0258,023,0205,0182,0162,0145,0129,0115,0102,0091,0081,0072,0064,0057,0051,00455,00403,0036,0032];

直接输入cftool进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”

(1）点击“Data”按钮，d出“Data”窗口；

（2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，然后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数据集的曲线图；

（3）点击“Fitting”按钮，d出“Fitting”窗口；

（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单选择数据集，然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，选择类型Power：幂逼近，有2种类型，ax^b 、ax^b + c

以matlab在polyfit拟合help里面的例子为基础编程：拟合后函数在y=f(1)处的切线。

x = (0: 01: 5)'。

y = erf(x)。

p = polyfit(x,y,6)。

f = polyval(p,x)。

软件开发：在开发环境中，使用户更方便地控制多个文件和图形窗口；在编程方面支持了函数嵌套，有条件中断等；在图形化方面，有了更强大的图形标注和处理功能，包括对性对起连接注释等；在输入输出方面，可以直接向Excel和HDF5进行连接。

扩展资料：

常用工具箱：

MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。

开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。

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