多项式拟合曲线计算公式
如何用origin对曲线进行公式拟合？
如何用origin对曲线进行公式拟合？
在origin中,先在菜单栏中选择绘图菜单, 单击里面的散点图的绘制,之后在菜单栏中选择分析菜单, 里面有线性拟合和多项式拟合等,单击你要的拟合方式 ,在弹出的子窗口中将逗show formula on graph地勾选一下, 就可以显示公式了.
在matlab中如何根据拟合图得到函数？
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。
怎样用MATLAB进行多项式拟合？
方法/步骤
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在进行曲线拟合之前需要对数据进行绘图，通过图形来对数据的基本趋势进行一个大概的判断，便于进一步拟合。
%绘制图形：
x1:1:9
y[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]
plot(x,y,r*)
如何拟合函数？
拟合函数是用于曲线拟合的函数。如果您知道y和x有关，但不知道是什么关系，只能通过实验得到一组数据，如xx1时yy1，xx2时yy2，...这里(x1,y1)、(x2,y2)、...都是实验结果，您就可以在直角坐标系中画出各点，描点可得两者的关系曲线。
根据曲线的形状您可以选择一个函数，如果类似于直线那就简单了，如果是弯曲的可以选择y是x的多项式函数，如ya*x*x*x b*x*x c*x d等等。
请问，什么是拟合函数？
所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn)，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。
如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。
一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。