Matlabcurvefittingtool用法图文教程Word格式.docx
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0.2:
6;
y=7*sin(x)+x.^2-0.1*exp(x)+4*randn(size(x));
%画出模拟数据曲线,颜色:
黑,线宽:
2,标记大小:
8,形状:
圆圈
plot(x,y,'
Color'
'
k'
LineW'
2,'
MarkerSize'
8,'
Marker'
o'
)
%坐标字符大小16
set(gca,'
FontS'
16)
%在规定坐标位置加文字说明
text(-2,40,'
y=7sin(x)+x^2-0.1e^x+Noise'
%坐标轴显示范围
axis([-66-1550])
运行结果:
Fig-1
拟合步骤如下:
1)打开Curvefittingtool:
在命令窗中直接键入cftool,这时显示出拟合工具窗的GUI:
Fig-2
2)选择Data,在XData和YData中选择数据,必要的话加上权数据,在Datasetname框中给你拟合的数据起名(例如xy),然后按Createdataset,则数据在拟合工具窗显现。
Fig-3
3)按Fitting键,显示拟合编辑器:
Fig-4
按Creatdataset,我们从数据窗中看到了刚才保存的拟合数据xy。
Fig-5
在拟合曲线类型框(Typeoffit)中有很多类拟合函数形式,比如选中多项式后,下面的窗口会显示不同次数的多项式选项,比如选择3次多项式(CubicPloynomial)
CustomEquations代表用户自定义函数。
Expotentiale指数函数
Fourier傅立叶函数,含有三角函数
Gaussian正态分布函数,高斯函数
Interpolant插值函数,含有线性函数,搬动均匀等类型的拟合Polynomial多项式函数
Power幂函数
Rational有理函数(不太了了,没有若何用过)
SmoothSpline光滑样条插值
Sumofsinfunctions正弦函数类
Weibull威布尔函数
Fig-6
4)如果Typeoffit中没有所需的拟合函数形式,就需要自己编写,这时,在Typeoffit中选择CustomEquation,顺序单击Newfit®
New健,出现方程编辑框:
Fig-7
如果自编方程不是广义线性函数的形式,就选择GeneralEquation例如本题可写给你的拟合函数起个名字,例如user1,以后遇到类似的函数形式拟合时,可以调用。
给定初值后按ok
Fig-8
5)在fitting窗中选择Apply这时在图形窗显示拟合的结果的同时,results给出拟合结果:
Fig-9
想把这个拟合的图像导出的话,在CurveFittingTool窗口的File菜单下选PrinttoFigure,此时弹出一个新的图像窗口,里面是你要导出的图像,在这个figure窗口的File菜单里再选Export,选择好合适的形式,寻常是jpeg,选择好途径,点击OK就可以了。
这些结果包括:
Ø
拟合函数的形式;
参数的估计以及95%的置信区间。
其含义是:
如果拟合残差的分布是以0为期望值的正态分布,那么所给的区间有95%的可能性包含参数的真值。
拟合优度的判断。
关于拟合优度。
拟合窗的Fitoptions中可以对拟合算法、拟合区域、置信度以及参数初值等做出选择。
7)curvefittingtool->
Analysis中可以根据给定的x值输出拟合值、一阶导数值、二阶导数值和积分的值,例如我们的拟合节点为从-6到6,间隔0.1,希望给出拟合值、一阶导数值和相应的图,则构选相应的功能,可得出下面的结果:
Fig-10
以上数据可以按Savetoworkspace保存。
在Fitting对话框中的Results文本框中显示有这回拟合的首要统计音信,主要有
Generalmodelofsin1:
.......(函数形式)
Coefficients(with95%conffidencerange)(95%致信区间内的拟合常数)
a1=...(......)(等号后头是平均值,括号里是范畴)....Godnessoffit:
(统计结果)
SSE:
...(方差)
R-squared:
...(决计系数,不知道做什么的)
AdjustedR-squared:
...(改良后的决定系数,如何校正的不得而知)
RMSE:
...(模范差)