matlab曲线拟合工具

Matlab 曲线拟合工具 Matlab 曲线拟合工具是 Matlab 环境下的一种强大的工具，用于数据的线性回归预测。通过使用 Matlab 曲线拟合工具箱 CFTOOL，可以对数据进行拟合和回归分析，从而获得精准的预测结果。 曲线拟合工具箱 CFTOOL 的使用步骤： 1. 打开 CFTOOL 工具箱。在 Matlab 6.5 以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同 Windows 的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。 2. 输入两组向量 x，y。首先在 Matlab 的命令行输入两个向量，一个向量是你要的 x 坐标的各个数据，另外一个是你要的 y 坐标的各个数据。输入以后假定叫 x 向量与 y 向量，可以在 workspace 里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。 3. 数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个 Data 对话框，在 Data Sets 页面里，在 X Data 选项中选取 x 向量，Y Data 选项中选取 y 向量，如果两个向量的元素数相同，那么 Create data set 按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方 Data Sets 列表框中。 4. 曲线拟合。点击 Fitting...按钮，出现 Fitting 对话框，Fitting 对话框分为两部分，上面为 Fit Editor，下面为 Table of Fits。在 Fit Editor 里面点击 New Fit 按钮，此时其下方的各个选框被激活，在 Data Set 选框中选中刚才建立的 x-y 数据组，然后在 Type of fit 选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是：Custom Equations 用户自定义函数、Expotential e 指数函数、Fourier 傅立叶函数、Gaussian 正态分布函数、Interpolant 插值函数、Polynomial 多项式函数、Power 幂函数、Rational 有理函数、Smooth Spline ？？、Sum of sin functions 正弦函数类、Weibull 威布尔函数。 5. 拟合后的结果信息。在 Fitting 对话框中的 Results 文本框中显示有此次拟合的主要统计信息，主要有 General model of sin1:(函数形式）、Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信区间内的拟合常数）、Godness of fit:(统计结果）、SSE:(方差）、R-squared:(决定系数)、Adjusted R-squared:(校正后的决定系数)、RMSE:(标准差)。 通过使用 Matlab 曲线拟合工具箱 CFTOOL，可以对数据进行精准的拟合和回归分析，从而获得精准的预测结果。同时，工具箱还提供了 curve fitting 的结果信息，可以帮助用户更好地理解和分析数据。