在运行MATLAB编程进行数据的处理过程当中，我们常常用到matlab曲线拟合，但是工具箱由于需要人工交互，得到的拟合结果，需要人工的去提取，再输入，所以，工具箱拟合结果十分不适合调用，以及继续下面的操作，所以我们需要用到matlab曲线拟合函数,并且以最常用的多项式拟合函数为例作为matlab曲线拟合例子，进行详细介绍。
工具/原料
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2024-04-19 11:06:00
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matlab的多项式拟合：polyfit()函数 功能：在最小二乘法意义之上，求解Y关于X的最佳的N次多项式函数。clc;clear;close all;x=[1 2 3 4 5];y=[2.7 7.4 20.0 54.5 148.4];r=corrcoef(x,y) ;%两个变量的相关系数a=polyfit(x,y,2) x1=1:0.1:5
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2019-07-14 20:27:00
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本文只是个人学习神经网络时记下的一些笔记。1.train函数用法 2.newp函数用法：3.sim函数 在matlab中提供了sim函数，对于神经网络进行仿真，格式：[y,pf,af,perf]=sim(net,p,pi,ai,t)或者[y,pf,af]=sim(net,{qts},pi,ai) 4.plotpv函数 plotpc函数：用于绘制
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2023-09-06 16:24:23
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函数介绍newlind——设计一个线性层 newlind函数返回的net已经训练完毕，不需要再自行调用train函数训练最小二乘法演示 newlind拟合直线x=-5:5;
y1=3*x-7; % 直线方程
randn('state',2); % 设置种子，便于重复执行
y=y1+randn(1,length(y1))*1
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2023-09-03 11:48:42
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# MATLAB非线性拟合与Python实现
非线性拟合是一种强大的数据拟合技术，广泛应用于科学和工程领域。在MATLAB中，利用内置函数可方便地进行非线性拟合，而在Python中，虽然没有MATLAB那样的内置工具，但我们可以通过库如Scipy 和 Numpy 来实现相同功能。本文将解释如何在Python中进行非线性拟合，并展示相应的代码示例。
## 非线性拟合的基本概念
非线性拟合是指用
**标题: MATLAB神经网络拟合函数**
**摘要**：神经网络作为一种强大的机器学习工具，可以用于函数的拟合。本文将介绍如何使用MATLAB神经网络工具箱来拟合函数，并提供相应的代码示例。我们将使用一个简单的正弦函数作为案例，通过神经网络的训练，得到一个能够近似拟合该函数的模型。同时，我们也将展示拟合效果的饼状图。
**关键词**：MATLAB，神经网络，拟合函数，正弦函数，代码示例
原创
2023-12-17 06:59:03
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# MATLAB神经网络拟合sin函数
在机器学习和神经网络领域，拟合(sin)函数是一个常见的练习。在本文中，我们将使用MATLAB来实现一个简单的神经网络，以拟合(sin)函数的曲线。
## 了解sin函数
首先，让我们简要了解下(sin)函数。(sin)函数是一个周期性函数，其图像在每个周期内呈现正弦曲线的形状。在数学上，(sin)函数的定义如下：
```markdown
f(x)
原创
2023-08-24 22:52:36
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MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令。曲线拟合就是计算出两组数据之间的一种函数关系，由此可描绘其变化曲线及估计非采集数据对应的变量信息。 1.线性拟合函数：regress() 调用格式： b = regress(y,X) [
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2023-10-25 15:20:49
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首先是大名鼎鼎的regressregress（Y,X,alpha）其中alpha可省略，省略时为0.05.简单来说，这里的y指的就是对应的函数值,注意是列向量（如果是行向量要转置),x是自变量的取值（每一列为一组），注意因为考虑常数项，所以要在原x前加上一列全为1举个简单的例子:m=[234 237 239 280 290]
x=[3.13 3.15 3.18 3.19 3.23]
y=[87.5
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2023-12-12 19:04:42
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作者：MATLAB技术联盟 , 刘冰 , 郭海霞著2.3 曲线拟合MATLAB神经网络超级学习手册在科学和工程领域，曲线拟合的主要功能是寻求平滑的曲线来最好地表现带有噪声的测量数据，从这些测量数据中寻求两个函数变量之间的关系或者变化趋势，最后得到曲线拟合的函数表达式y=f(x)。一般来说，使用多项式进行数据拟合会出现数据振荡，而Spline插值的方法可以得到很好的平滑效果，但是关于该插值方法有太多
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2024-03-02 10:57:25
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MATLAB神经网络之各函数介绍 绘制三维图形 clear all; [x,y]=meshgrid(-8:0.1:8); z=sinc(x); mesh(x,y,z);效果图如下 set(gcf, color , w );设置图形窗口背景为白色 修改z的赋值 clear all; [x,y]=meshgrid(-10:0.3:10); r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps; z=sin(r)
看完文章，长点见识。世界如此复杂，任一元素受到太多因素的影响，因而要挑出合适的元素。例如，对于无人机价格Price，仅考虑体积V和速度S对价格的影响，构建一个函数P(V,S)。人为选定采用二次函数的方法拟合。收集的数据如表：那么就不难列出如下一个方程：价格=系数阵*数据阵 代码： c=data_new\price其中系数阵就是不同下标的C，其中数据阵就是【V^2,S^2，V
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2023-10-11 08:25:08
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Process前两天练题的时候要用到多
原创
2023-06-20 10:36:47
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基于matlab曲线拟合的数据预测分析作者：屈长杰【摘要】试验所得的数据一般为离散的，且不能直接用一般的方程去描述它们，这样给数据的分析和预测带来了极大的麻烦，本文针对股票数据的变化，使用matlab的多项式拟合，求导，以及预测功能，对股票的实时变化及其变化快慢做出分析，并用得出的拟合方程对未来的股票行情做一个基本的预测。【关键词】数据分析拟合 matlab21世纪的来临，宣告了信息化和数字化时代
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2024-02-27 14:41:47
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一。优化工具箱函数
LSQNONLIN 解决非线性最小二乘法问题，包括非线性数据拟合问题
LSQCURVEFIT
解决非线性数据拟合问题
下面给出利用这两个函数的例子：
LSQNONLIN：利用这个函数最小化连续函数只能够找到句柄解。下面的例子说明利用LSQNONLIN函数用下面的函数进行拟合：
f = A + B exp(C*x)+D*ex
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2023-12-26 17:29:19
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一. B样条函数B样条函数的MATLAB代码如下：S=spapi(k,x,y)
%k为用户选定的B样条阶次，一般以4和5居多例题1分别用B样条函数对y和f(x)中的自选数据进行5次B样条函数拟合，并与三次分段多项式样条函数拟合的结果相比较。解：MATLAB代码如下：clc;clear;
%%y函数部分
x0=[0,0.4,1,2,pi];
y0=sin(x0);
ezplot('sin(t)',
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2023-12-09 15:16:27
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·基于BP神经网络的分段函数连续优化问题 文章目录摘要：一、问题描述1、创建正态分布样本（断点处为
2、BP神经网络拟合分段函数并连续化3、最小二乘法拟合并得到方程4、结论：5、思考 摘要：有些优化问题中的目标函数或者约束函数是分段函数，该类函数不具有连续性和可微性，也即不符合非线性规划问题求解的最优性条件，因而传统的梯度类算法难以求解此类优化问题。利用神经网络较强的非线性映
目标线 训练误差变化曲线 训练误差变化曲线(每次不同) 实验2: BP网络用于曲线拟合 要求设计一个简单的BP网络，实现对非线性函数的逼近。通过改变该函数的参数以及BP网络隐层神经元的数目，来观察训练时间以及训练误差的变化情况。 Step1: 将要逼近的非线性函数设为正弦函数 k = 1; p = [-1:.05:1];t = sin(k*pi*p);plot(p,t,'-')title('要逼近
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2023-10-25 23:00:10
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关于如何使用matlab进行数据拟合操作 操作： 1使用拟合工具进行数据拟合 2.使用fit进行数据拟合 步骤如下： 首先创建数据： 打开数据拟合工具箱： 出现弹窗： 下拉框中有各种模型：custom equation（用户自定义模型），exponential（指数函数）， fourier(f,x, ...
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2021-07-20 15:33:00
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首先调用数据x1，x2，y。然后对调用的数据进行拟合；clc;clear;close all;% y=A1*exp(x1) + A2*exp(x2) + A0;disp('请选择需要加载的
原创
2022-10-10 16:14:50
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