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matlab nlinfit函数
用
matlab
进行非线性拟合
nlinfit函数
答:
改成:clc;clear;x=[1.1389 1.0622 0.9822 0.934 0.9251 0.9158];y=[0.03 1 5.03 15.05 19.97 30.3];myfunc=inline('-beta(1)*log(x+beta(2))-beta(3)','beta','x');beta=
nlinfit
(x,y,myfunc,[0 0 0]);k=beta(1),a=beta(2),b=beta(3)test the model xx=...
如何将
matlab
自带的
nlinfit函数
转成C语言
答:
这需要一定的步骤。第一、在命令行里面输入 type fmincon 显示出fmincon
函数
的代码,如下图。复制这些代码到一个事先创建好的m文件里面,然后保存为fmincon.m文件。第二、点击应用程序,下拉 出现
matlab
Coder选项,点进去 第三、选择文件 然后继续就可以了 ...
紧急,在线等。
matlab
上的对数
函数
数据拟合。y=algx+b
答:
求拟合系数a,b,c a=
nlinfit
(x,y,func,a0),c=a(3),b=a(2),a=a(1),当0<a<1, b>1时,y=logab<0;当a>1, 0<b<1时,y=logab<0。两边对x求导:y'/y=ln a,y'=yln a=a^xln a,特殊地,当a=e时,y'=(a^x)'=(e^x)'=e^xln e=e^x。eº=1,[a...
matlab
数据拟合
nlinfit
的问题,试了好多遍,还是不行,求助~
答:
错误语句三:语句sse=sum((Q-f(b,x)).^2)中的f(b,x)应该为f(k,x)错误语句四:plot()
函数
应该为plot3()函数 正确程序为 clc,clear all,close all f=@(k,x)k(1).*(x(:,1).^k(2)).*(x(:,2).^(1-k(2)));x=[。。。]Q=。。。]k0=[1,0.6];k=
nlinfit
(x,Q,...
matlab
中用
nlinfit
拟合指数
函数
f=a*exp(b*x)+c*exp(d*x)
答:
x=[2009 2010 2011 2012 2013] 应改写为 x=1;5; %2009-2013年 具体实施代码如下 x=1;5;y=[74.08 87.42 94.39 113.08 139.65];fun=@(a,x)[a(1).*exp(a(2)*x)+a(3).*exp(a(4)*x)];a=a(1),b=a(2),c=a(3),d=a(4)x0=[1 0.3 0.5 0.2]a=
nlinfi
...
matlab
有一组数据求圆心和半径,左边是X右边是Z,求解。
答:
【类型】,该问题属于方程系数拟合问题 【解析】,根据圆的一般式方程 x^2+y^2+Dx+Ey+F=0,现在我们已知x、y数据,则问题转化成求D、E、F这三个系数,有了D、E、F的数值,即可以得到,该圆的圆心坐标【-D/2,-E/2】和半径【sqrt(D^2+E^2-4F^2)/2】【方法】,利用
nlinfit函数
求解。
matlab
nlinfit
数据拟合,数据少还行,数据多了结果全是复数。这个怎么解...
答:
matlab
nlinfit
数据拟合,数据少还行,数据多了结果全是复数。这个怎么解决。问题一:初值选择不合适;解决对策:p0=rand(1,3)问题二:表述的自定义
函数
只适用单个数据计算;解决对策:采用数组的形式参与计算,即应改为 fun=inline('exp(-p(1)*t).*exp(-p(2)*t).*((p(1)*p(3)*exp(p(1)...
nlinfit
matlab函数
,求解
答:
改后的代码如下,供参考:x=[0.56 0.57 0.58 0.59 0.60 0.61 0.62 0.63 0.64];y=[0.070 0.102 0.137 0.189 0.247 0.415 0.675 0.986 1.532];myfunc=inline('beta(1)*(1-x*beta(2)).^(-beta(3))','beta','x'); beta=
nlinfit
(x,y,myfunc,[1 1 2]); a...
已知数据,求用
MATLAB
进行最小二乘法拟合
答:
该问题可以通过
nlinfit
()非线性回归拟合
函数
来求得图示函数的系数。经拟合得到 函数式:ξ=a1*exp(a2/C)式中:a1=0.83557,a2=21.6769 决定系数R^2=0.89075 由于数据偏少,其拟合精度不是太理想。运行结果
用
matlab
拟合曲线
答:
根据提供的数据,用plot()
函数
命令绘制其草图,可以基本判断服从多项式线性关系。用
matlab
的lsqcurvefit()函数或
nlinfit
()函数,得到如下数学模型 y(t)=2403-838.95t+1565.6472t^2 -944.1667t^3+250.4722t^4-30.3833t^5+1.3806t^6 ...
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