matlab曲线拟合求参数，需要程序

你在matlab下的commend window里输入cftool，然后在x data下选择t在y data下选择y。接着在右边的下拉框里选择custom equation，在custom equation下面输入c0+c1exp(-x/a1)+c2exp(-x/a2)，然后它就输出结果了（cftool的左下边会出来结果）。我算的结果是a1=003832;a2=1194;c0=2506;c1=-0928;c2=6035;R方是09653 （你还可以在fit option里选择算法，推荐LM算法）。希望采纳哦！

输入数据

做数据曲线拟合，当然该有数据，本经验从以如下数据作为案例。

添加数据到curve fitting程序

这一步就是将你要拟合的数据添加到curve fitting程序中，同时给你拟合的曲线命名。

选择曲线拟合的方法类型

常见的拟合曲线有多项式的、指数的、对数的等等。curve fitting程序提供了很多的方法。你可以根据自己的数据具体选择。

选择好方法后，按照提供的公式选择具体的选项

本文的数据近似为线性的，我们选择多项式拟合的一阶方法。

拟合结果查看

拟合后，curve fitting会给你具体的函数表达式，你可以将他给出的参数的值带入你选择的方法中。

结果说明

在结果中，不仅可以看到函数的表达式，同时他还给出了95%置信区间的参数值，以及拟合好坏的一些指标，如：

SSE:

R-square:

Adjusted R-square:

RMSE:

画出图像

虽然在curve fitting程序有自带的图像显示，但是一般最好将拟合结果显示到单独的图像窗口。

保存结果

曲线拟合结束后，你可以保存你的拟合结果。选择你保存的路径即可。

MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令．1 多项式函数拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n)其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式 的系数多项式在x处的值y可用下面程序计算．y=polyval(a,x)2 一般的曲线拟合：p=curvefit(‘Fun’,p0,xdata,ydata)其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件，p0表示函数的初值．curvefit()命令的求解问题形式是若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算．例如已知函数形式 ，并且已知数据点 要确定四个未知参数a，b，c，d．使用curvefit命令，数据输入 ；初值输 ；并且建立函数 的M文件（Fun．m）．若定义 ，则输出又如引例的求解，MATLAB程序：t=[l：16]； ％数据输人y=[ 4 6．4 8 8．4 9．28 9．5 9．7 9．86 10．2 10．32 10．42 10．5 10．55 10．58 10．6] ；plot(t,y,’o’) ％画散点图p=polyfit(t,y,2) (二次多项式拟合）计算结果：p=-00445 10711 43252 %二次多项式的系数由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。

你这个如果拟合成正比例函数会误差很大，所以给你加上了个常数，仿真效果图如下：

y=87256495ln(x)-662045041

程序如下~~~~~~

clear;clc;close all;

x=[1975 1977 1979 1981];

y=[107, 1238, 2975, 3432];

lx=log(x);

p=polyfit(lx,y,1);

disp(['y=',num2str(p(1)),'ln(x)+',num2str(p(2))]);

figure;

plot(x,y,'o-');hold on;

plot(x,p(1)log(x)+p(2),'ro-');

对于分段曲线的函数拟合，可以按下列步骤来进行。

步骤一、根据已知的二维数据xi、yi，用绘图函数plot（x，y，'k'），绘出其散点图。

步骤二、根据散点图，判断分段曲线的分段区间，同时判断每个分段区间内的散点符合某个数学模型。

步骤三、根据分段区间，分别用matlab的拟合工具箱的拟合函数，去拟合其数学模型的系数。

步骤四、根据拟合后的数学模型的数值和已知的散点值作对比，判断拟合的数学模型是否合理，一般可以用决定系数R²来判断，当R²≈1，可以认为拟合是合理的。

matlab常用的函数有，regress（线性函数），nlinfit，lsqnonlin，lsqnonlin（非线性函数），GM（离散型非线性函数）等等。

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