1樓：嚇棟棟
首先令p = x1,n = x2.i = y將問題化成一般式，即：
然後在matlab中用regress函式進行擬合，**如下:
clear
clcy = [0.255 0.28 0.
43 0.35 0.46 0.
48 0.29 0.4 0.
435 0.37 0.39 0.
54 0.61];
x1 = [0.1 0.1333 0.
15 0.2 0.2333 0.
3 0.3333 0.4 0.
4 0.4333 0.5 0.
5666 0.6];
x2 = [0 0.75 1 0 0.4286 1 0.3 0.75 0 0.2308 0.6 0.8823 1];
xx = [ones(13,1) x1' x2' (x1.*x2)'];
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y',xx)
這裡b返回的就是各個擬合引數,擬合結果如下：
下面是驗證擬合結果的**(也可以從上面函式後幾個引數看出)：
yy = 0.2719 + 0.2033*x1 + 0.0508*x2 + 0.2032*x1.*x2;
absr = abs(yy-y)./y*100;
stem(1:13,absr)
legend('資料點處誤差百分比')
figure
bar([y',yy'])
legend('原資料','擬合後資料')
結果如下：
效果還行，我就不用其他函式擬合了。事實上，不同的函式擬合結果略有差別。效果不好時可以換其他函式擬合試試。
2樓：匿名使用者
matlab 必須可以啊！
在matlab裡如何將下面兩組資料擬合成函式？是擬合成二次函式，三次函式，還是指數函式更準確？
3樓：匿名使用者
x=[510 512.5 515 517.5 520 522.
5 525 527.5 530 532.5 535 537.
5 540 542.5 545 547.5 550 552.
5 555 557.5 560];
y=[94.1582 94.2 94.
28 94.45 94.6565 94.
77 94.9 95.22 95.
5501 95.75 96.1 96.
3 96.5748 96.65 96.
75 96.83 96.9191 96.
75 96.6 96.1 95.
6500];
n=1;
p=polyfit(x,y,n);
r=sum(sqrt((y-polyval(p,x)).^2));
tf=1;
while(tf)
nnew=n+1;
pnew=polyfit(x,y,nnew);
rnew=sum(sqrt((y-polyval(pnew,x)).^2));
if rnew>=r
break;
endn=nnew;p=pnew;r=rnew;
endxx=linspace(min(x),max(x));
plot(x,y,'k.');hold on
plot(xx,polyval(p,xx),'r');
hold off;
title(['y=' poly2str(p,'x')]);
legend('資料','擬合曲線','location','northwest');
以上程式按用多項式擬合資料，並自動修改，尋找誤差最小的多項式
結果上看，5次多項式的擬合得到誤差最小
其實4次也已經不錯了，用6次的誤差反而增加
4樓：匿名使用者
二維擬合可以使用擬合工具箱進行擬合，cftool，擬合結果：
或直接使用命令polyfit進行擬合
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