使用matlab进行傅里叶拟合时Center and Scale是什么意思

xi=[0.019,0.023,0.027];%xdatayi=[430,380,256];%ydataabc0=[4,0.5,5];%initialvalues%%初始值设定abc=lsqcurve

我把这个式子分析了一下,原来是在关于e,t的二元函数y=f(e,t)中求系数a,b的问题.不难.把你的数据发过来,我来拟合.还有确实可化为线性表达式,用\处理:yt/e=a*(t^2-e*t^2)+b

m=[99,139,199,299]';n=[0.35,0.25,0.2,0.15]';%拟合n=ae^(bm)模型s=fitoptions('Method','nonlinearLeastSquar

x=1978:2002;y=[272.81,286.43,311.89,324.76,337.07,351.81,390.85,466.75,490.86,545.46,648.3,696.54,78

这个其实就是一个简单的数据拟合,用不着那么复杂,使用下面的公式就行了t=[1.11.21.31.41.51.61.71.8]';y=[2.22.32.42.52.62.72.82.9]';e=[123

x1=[1.51.5222.52.52.52.53333];x2=[0.050.10.150.20.050.10.150.20.050.10.150.2];y=[10.990.980.970.980.

首先将y和x1,x2,x3都变为列向量,就是80x1的矩阵如果原来是行向量1x80的矩阵用y=y.'或x1=x1.‘转置一下就可以了将x1x2x3合拼为80x3的矩阵x=[x1x2x3];然后创建函数

两个命令就可以polyfitpolyval查下帮助

cftool

在Matlab里输入：x=[20,18,16,14,12,10,8,6,4,2,0,-2,-4,-6,-8,-10,-12,-14,-16,-18,-20];y=[-0.98106,-0.88756,

可以用lsqcurvefit（）函数或nlinfit（）函数拟合.例如：x=[.]y=[.]f=@(c,x)(1+c*log10(1950000))*(134410*(x.^10)-318250*(x

tic;%计时开始clc;%清屏clearall;%清除所有变量disp('输入层神经元个数：3');%显示输入层神经元个数input=3;disp('中间层神经元个数：3');%显示中间层神经元个数

ln->logMatlab中ln就是log你的初值我改成000了,111的话,计算出来有一小部分虚数成份.另外最后一个plot我也改了一下,你的xx只有一个值啊,我也就直接改成x做图了.因为你的yy也

symsaxyx=[012345678910];y=[38715621023825223921115890-5];a=polyfit(x,y,2);%这是求拟合代数式的系数m=polyval(a,8.

clc;clear;close allU=[1.45,1.85,2.02,2.2,2.67,2.98];V=[200,400,500,600,800,1000];H=[25.6,43.5,5

看你的数据不多啊,我的建议还是把数据分段,然后写三个拟合函数这样呗

用nlinfit（）函数拟合可以得到c=782.2573 α1=0.0089  β1=1.4990  α2=7.5534 β2=89.481

频率直方图我没太用过但是其他形式的曲线比如控制领域的时域图用一下方法是可以实现的.首先：想办法读出样本点,x=(),y=()(在7.0里用小括号就可以了,不同版本可以自行改一下）之后可参见如下方法,我

首先建立以个函数文件,代码如下面两行,保存到工作空间,文件名一定要是fun（因为下面的函数文件我命名为fun了）functionH=fun(abc,t)H=abc(1)*t+abc(2)+abc(3)

functionzd487022570x1=[0.25,0.278,0.3125,0.357,0.4167,0.3,0.3333,0.375,0.7286,0.5];x2=[0,0.1111,0.12