怎么在matlab中对离散点进行曲线拟合，求参数！

Posted 2023-04-09

拟合出f（x）分布的系数
然后，根据xy分别是离散点的横纵坐标（数值至少10组以上）首先，进行参数估计
*p(Xn;P)*p(X2。然后求一个P。不妨假设有高斯噪声干扰ML估计是这个意思，现在只需要写出上面的概率密度函数就可以了。
按你的模型，数据X的分布是与参数有关的.，理想情况下数据y是由完全由参数决定的确定性量，则这组数据出现的总概率是，使这个总概率最大：设待估计参数P，即p(X.;P);你现在已经有了一组数据X：p(X1;
P);P)* 参考技术A ML估计是这个意思：设待估计参数P，数据X的分布是与参数有关的，即p(X;P);你现在已经有了一组数据X，则这组数据出现的总概率是：p(X1;P)*p(X2;P)*...*p(Xn;
P)。然后求一个P，使这个总概率最大。
按你的模型，理想情况下数据y是由完全由参数决定的确定性量。不妨假设有高斯噪声干扰，现在只需要写出上面的概率密度函数就可以了。 参考技术B 首先，根据xy分别是离散点的横纵坐标（数值至少10组以上），拟合出f（x）分布的系数
然后，进行参数估计。

在matlab中如何根据拟合图得到函数？

参考技术A

在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下：

1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。

2、设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比。

3、准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比。

4、调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型。

5、按回车键即可完成曲线拟合，p1、p2、p3为多项式前面的系数。