如何用matlab数据拟合函数
附件1通道2通道3高度0.30.91.52.12.70.30.91.52.12.7距空调位置2.4(m)温度(°C)13131730302729293029风速(m/s)...
附件1
通道2 通道3
高度 0.3 0.9 1.5 2.1 2.7 0.3 0.9 1.5 2.1 2.7
距空调位置2.4(m) 温度(°C) 13 13 17 30 30 27 29 29 30 29
风速(m/s) 0.6 0.6 0.9 1.1 1.1 0.4 0.6 0.7 0.8 0.9
距空调位置5(m) 温度(°C) 13 13 25 30 30 30 29 31 32 30
风速(m/s) 0.4 0.4 0.5 0.6 0.6 0.4 0.5 0.6 0.7 0.6
距空调位置7.2(m) 温度(°C) 13 13 19 30 30 27 31 31 52 31
风速(m/s) 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.6 0.6 0.6 0.5
注:测试区服务器均处工作状态,任务量基本均匀,具体数据不详。
拟合出一个函数f(x)表示温度,输入空间任意一点坐标(x,y,z)然后要能得到这点的温度 展开
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距空调位置2.4(m) 温度(°C) 13 13 17 30 30 27 29 29 30 29
风速(m/s) 0.6 0.6 0.9 1.1 1.1 0.4 0.6 0.7 0.8 0.9
距空调位置5(m) 温度(°C) 13 13 25 30 30 30 29 31 32 30
风速(m/s) 0.4 0.4 0.5 0.6 0.6 0.4 0.5 0.6 0.7 0.6
距空调位置7.2(m) 温度(°C) 13 13 19 30 30 27 31 31 52 31
风速(m/s) 0.4 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.6 0.6 0.6 0.5
注:测试区服务器均处工作状态,任务量基本均匀,具体数据不详。
拟合出一个函数f(x)表示温度,输入空间任意一点坐标(x,y,z)然后要能得到这点的温度 展开
6个回答
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Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。
假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0。
1、在命令行输入数据:
》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475];
》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50];
2、启动曲线拟合工具箱
》cftool
3、进入曲线拟合工具磨轮箱界面“Curve Fitting tool”
(1)点击“Data”按钮,梁滚弹出“Data”窗口;
(2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然后点击“Create data set”按钮,退出“Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数据集的曲线图;
(3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口;
(4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类型有:
Custom Equations:用户自定义的函数类型
Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving
Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power:幂逼近,有2种类型,a*x^b 、a*x^b + c
Rational:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~;此外,分子还包括constant型
Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思)
Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型橡游余是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0。
1、在命令行输入数据:
》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475];
》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50];
2、启动曲线拟合工具箱
》cftool
3、进入曲线拟合工具磨轮箱界面“Curve Fitting tool”
(1)点击“Data”按钮,梁滚弹出“Data”窗口;
(2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然后点击“Create data set”按钮,退出“Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数据集的曲线图;
(3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口;
(4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供的拟合类型有:
Custom Equations:用户自定义的函数类型
Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Fourier:傅立叶逼近,有7种类型,基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Gaussian:高斯逼近,有8种类型,基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant:插值逼近,有4种类型,linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving
Polynomial:多形式逼近,有9种类型,linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power:幂逼近,有2种类型,a*x^b 、a*x^b + c
Rational:有理数逼近,分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~;此外,分子还包括constant型
Smoothing Spline:平滑逼近(翻译的不大恰当,不好意思)
Sum of Sin Functions:正弦曲线逼近,有8种类型,基础型橡游余是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull:只有一种,a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
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MATLAB有好多方法来拟合函数,比卖扒如对数拟合、指数拟合、多项式拟合。建议你世配搭看一下讲解MATLAB函数拟合的书籍。就你给的搜拿数据看,多项式拟合(Polyfit)比较适合且比较简单。
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