MATLAB 曲线拟合涉及以下步骤：导入数据和定义要拟合的函数。使用 fit() 函数创建拟合模型。可视化拟合曲线并检查残差。获取拟合系数和评估拟合优度。
如何使用 MATLAB 进行指定函数的曲线拟合
简介
曲线拟合是一种在给定一组数据点的情况下，寻找最佳曲线来表示这些点的方法。MATLAB 提供了强大的工具，可以轻松进行指定函数的曲线拟合。
步骤
1. 加载数据和指定函数
- 将数据导入 MATLAB 工作区。
- 定义拟合函数。这可以是一个匿名函数或一个自定义函数句柄。
2. 创建拟合模型
- 使用
fit()函数创建拟合模型。此函数需要数据点和拟合函数作为输入。
3. 评估拟合
- 使用
plot(fitresult)可视化拟合曲线。 - 检查残差（拟合与原始数据之间的差值），并根据需要调整模型。
4. 获得系数和拟合优度
- 使用
coeffvalues(fitresult)获取拟合系数。 - 使用
goodnessoffit(fitresult)评估拟合优度，例如 R 平方值。
示例
假设我们有以下数据点：
x = [0, 1, 2, 3, 4]; y = [0, 1, 4, 9, 16];
我们希望拟合一个二次函数 y = a + bx + cx^2。
% 定义拟合函数 fitfun = @(a, b, c, x) a + b*x + c*x.^2; % 创建拟合模型 fitresult = fit(x', y', fitfun, 'StartPoint', [0, 0, 0]); % 绘制拟合曲线 plot(x, y, 'o'); hold on; plot(fitresult, 'r-'); % 获取系数和拟合优度 coeffs = coeffvalues(fitresult); Rsq = goodnessoffit(fitresult, 'Rsquare');
这将产生一个包含拟合曲线、原始数据点和拟合信息的图形。
