如何用matlab做正弦曲线拟合

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何用matlab做正弦曲线拟合相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

我只知道能用polyfit做二项式拟合
比如有一组数据,数据大概是正弦曲线,但每个周期都不一样,应该怎么样做
请不要发这种象一楼一样的不相干的垃圾信息,谢谢

参考技术A 【1】第一步
<br>>>cftool
<br>【2】出现对话框,点击data选x和y
<br>【3】creat data set,然后close
<br>【4】点击fitting,在type of type,选Fourier
<br>选择一个合适的即可。

例如:
>> x=0:0.1:pi
>> y=sin(x+x.^2)
>> plot(x,y,'o-')
用非线性回归,得到
得到
General model Sin8:
f(x) =
a1*sin(b1*x+c1) + a2*sin(b2*x+c2) + a3*sin(b3*x+c3) +
a4*sin(b4*x+c4) + a5*sin(b5*x+c5) + a6*sin(b6*x+c6) +
a7*sin(b7*x+c7) + a8*sin(b8*x+c8)
Coefficients (with 95% confidence bounds):
a1 = 4.36 (-2.007e+010, 2.007e+010)
b1 = 1.643 (-1.371e+009, 1.371e+009)
c1 = 0.4803 (-2.517e+009, 2.517e+009)
a2 = 4.282 (-3.806e+006, 3.806e+006)
b2 = 5.715 (-8.181e+004, 8.182e+004)
c2 = -4.306 (-7.305e+004, 7.305e+004)
a3 = 3.823 (-3.826e+006, 3.826e+006)
b3 = 5.867 (-6.623e+004, 6.624e+004)
c3 = -7.586 (-6.24e+004, 6.238e+004)
a4 = 2.67 (-1.363e+014, 1.363e+014)
b4 = 7.29e-006 (-5.336e+011, 5.336e+011)
c4 = -0.8273 (-5.575e+013, 5.575e+013)
a5 = 2.006 (-2.405e+014, 2.405e+014)
b5 = 0.5948 (-1.429e+013, 1.429e+013)
c5 = -0.5683 (-8.375e+013, 8.375e+013)
a6 = 1.729 (-2.606e+014, 2.606e+014)
b6 = 0.5869 (-1.455e+013, 1.455e+013)
c6 = -0.5213 (-8.638e+013, 8.638e+013)
a7 = -2.189 (-1.781e+009, 1.781e+009)
b7 = 2.225 (-1.048e+008, 1.048e+008)
c7 = -0.8675 (-2.948e+008, 2.948e+008)
a8 = 1.225 (-1.956e+014, 1.956e+014)
b8 = 0.616 (-4.375e+012, 4.375e+012)
c8 = -0.03419 (-1.33e+014, 1.33e+014)

Goodness of fit:
SSE: 0.01188
R-square: 0.9992
Adjusted R-square: 0.9968
RMSE: 0.03854本回答被提问者采纳

如何用matlab数据拟合函数?

Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。

假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0。

1、在命令行输入数据:
》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475];
》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50];

2、启动曲线拟合工具箱
》cftool

3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
(1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口;
(2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,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,弹出“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,工具箱提供的拟合类型有:
Custom Equations:用户自定义的函数类型
Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving
Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power:幂逼近,有2种类型,a*x^b 、a*x^b + c
Rational:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~;此外,分子还包括constant型
Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思)
Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
参考技术A matlab有好多方法来拟合函数,比如对数拟合、指数拟合、多项式拟合。建议你看一下讲解matlab函数拟合的书籍。就你给的数据看,多项式拟合(polyfit)比较适合且比较简单。

以上是关于如何用matlab做正弦曲线拟合的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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