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时间:2018-07-12
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1、1.打开CFTOOL工具箱。在Matlab6.5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"CurveFitting",点开"CurveFittingTool",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2.2.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
2、具箱里面进行拟合的。例如在命令行里输入下列数据:x=[196,186,137,136,122,122,71,71,70,33];y=[0.012605;0.013115;0.016866;0.014741;0.022353;0.019278;0.041803;0.038026;0.038128;0.088196];3.4.3.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DataSets页面里,在XData选项中选取x向量,YData选项中选取y向量,如果两个向量的元素数相同,那么Createdataset按钮就激活
3、了,此时点击它,生成一个数据组,显示在下方DataSets列表框中。关闭Data对话框。此时CurveFittingTool窗口中显示出这一数据组的散点分布图1.2.1.4.曲线拟合(幂函数power)。点击Fitting...按钮,出现Fitting对话框,Fitting对话框分为两部分,上面为FitEditor,下面为TableofFits,有时候窗口界面比较小,FitEditor部分会被收起来,只要把TableofFits上方的横条往下拉就可以看见FitEditor。在FitEditor里面点击NewFit按钮,此时其下方的各个选框被激活,在DataSet选框中
4、选中刚才建立的x-y数据组,然后在Typeoffit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:CustomEquations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,移动平均等类型的拟合Polynomial多项式函数Power幂函数Rational有理函数(不太清楚,没有怎么用过)SmoothSpline??(光滑插值或者光滑拟合,不太清楚)Sumofsinfunctions正弦函数类Weibull威布尔函数(没用过)1.2.
5、在这个Typeoffit选框中选择好合适的类型,并选好合适的函数形式。于是点击Apply按钮,就开始进行拟合或者回归了。此时在CurveFittingTool窗口上就会出现一个拟合的曲线。这就是所要的结果。在上面的例子中,选择sumofsinfunctions中的第一个函数形式,点击Apply按钮,就可以看见拟合得到的正弦曲线。1.5.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Generalmodelofsin1:.......(函数形式)Coefficients(with95%conffidencerang
6、e)(95%致信区间内的拟合常数)a1=...(......)(等号后面是平均值,括号里是范围)....Godnessoffit:(统计结果)SSE:...(方差)R-squared:...(决定系数,不知道做什么的)AdjustedR-squared:...(校正后的决定系数,如何校正的不得而知)RMSE:...(标准差)上面的例子中经过拟合得到的函数最后为y=3.133*x^(-1.007)-0.0042331.2.6.拟合分析(Analysis3.1.7.图片导出。另外要说的是,如果想把这个拟合的图像导出的话,在CurveFittingTool窗口的File菜单
7、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,选择好合适的格式,一般是jpeg,选择好路径,点击OK就可以了。出来的图像可以在Word等编辑环境中使用,就不多说了。要修改图像的性质,如数据点的大小、颜色等等的,只需要在对象上点右键,就差不多可以找到了。2.
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