matlab中如何拟合ax2 b

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y=a(1)*x^n+…+

X=[x.*x;y.*y]'X=829.555278.8899815.502283.3021809.914785.1006784.952393.4509779.470695.3552774.00809

x=0:0.1:10;%x的取值范围,可以为任意的.y=exp(x);%e指数函数p=polyfit(x,y,5)%五次多项式去拟合e指数函数,得到的p是五次多项式的系数.

t=[0:54];y=[1.4712 1.45327 1.44467 1.42513 1.41487 1.40393 1.382667&nb

egress这个也是

用函数lsqnonlin进行最小二乘拟合functionf=myfunc(c,x,y)f=y-c(1)+c(2)./x;return保存为M文件.然后在命令行下输入：x=[你的x数组]y=[你的y数组

【1】用cftool>>cftool回车,出现一个对话框.【1】Data输入相应的x,y,然后createdataset；【2】fitting,选择提供的各种模型,逐个试试,总能找到残差最小的,相关系

你这个曲线拟合本来就不是简单的事情.对于这种指数函数的线性组合,一般很难找到合适的变换使其变成多项式.如果你能找到这样的变换,那么问题就简单许多.如果不能,那么就需要Bayesianinference

好像没有吧要算的话就把函数转化为x^2/a+y^2/b=1转化成b*x^2+a*y^2=a*b求超定方程组就可以了吧

在输入栏分别输入x=[.],y=[.]matlab的开始菜单start->toolboxes->cirvefitting->cirvefittingtool,然后点data选择x和y数据,对应你自己的

方法1：x=0:0.1:1;y=[-0.4471.9783.286.167.087.347.669.569.489.3011.2];A=polyfit(x,y,2)z=polyval(A,x);plo

要是你的数据是线性的话,可以用多项式拟合：polyfit(x,y,n)n为所需要拟合多项式的次数,返回值为多项式系数；若是非线性的话,你得有一个和你绘图曲线吻合的函数模型,然后在这个函数模型基础上求这

应用polyfit可以做曲线拟合.我需要你的拟合函数.不同的非线性拟合函数有不同的拟合形式.大多都是通过两边同时取对数级log!然后令X=log（x）,Y=log（y）

1,必须知道曲面形式（平面曲线拟合也要知道曲线的形式对吧）2,最好可以把曲面形式中的待定参数改写成线性的形式.等你给出曲面形式我们再来讨论这个问题吧.3,大量的数据.我想这个总是没有问题的.后续需要请

fprintf('y=%f*x+%f',p(1),p(2));再问：Thankyou。能用，采纳。非常感谢。

简单方法是用拟合工具箱：cftool拟合后左边框里面就有残差分析结果再问：我是多元非线性拟合，如何进行呢，里面都是一些指定的函数啊，我是用nlinfit已经拟合了，但不会画图，再答：nilinfit拟

频率直方图我没太用过但是其他形式的曲线比如控制领域的时域图用一下方法是可以实现的.首先：想办法读出样本点,x=(),y=()(在7.0里用小括号就可以了,不同版本可以自行改一下）之后可参见如下方法,我

1.根据实际系统理论模型的阶数拟合.2.当然一般情况下,1的条件并不知道,这时可以采用尝试的方法.3.还可以使用样条拟合（这个能基本保证所有点在曲线上）,就是spline

y=3*exp[A*(1/x-1/298)]y/3=exp[A*(1/x-1/298)]两边取对数,得ln(y/3)=A*(1/x-1/298)令Y=ln(y/3),X=(1/x-1/298)显然变成

clear;clc;x=[503808.4503793.6503793.7503793.7503793.7503793.8503779.2503779.2503779.2503779.2];y=[64