Question

如何用matlab数据拟合函数

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

Answer 1

1、首先启动matlab，选择编辑器，再新建一个命令文件。

2、然后在编辑器窗口中输入图示的代码。

3、然后我们点击界面上方菜单栏里的保存图标进行保存。

4、需要注意的是，保存文件的位置要与当前搜索路径的位置保持一致。这可以通过右键编辑窗口的文件，在弹出的下拉框中选择。

5、最后再命令行窗口处输入dxsnh，并敲入键盘上的enter建。可以看出阶数越高，曲线与拟合点拟合得越好。

Answer 2

1、导入数据的x，y坐标。

2、输入指令cftool 弹出拟合界面。

3、点击data键。

4、分别载入对应的x值和y值。

5、点击fitting...键。

6、点击new fittings，弹出拟合方程选择的框。

7、这里有很多多项式，指数方程，傅里叶方程可以选择。

8、选择合适的方程后点击apply，就会出现拟合结果。

Answer 3

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、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
（1）点击“Data”按钮，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，基础型是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)

Answer 4

MATLAB有好多方法来拟合函数，比如对数拟合、指数拟合、多项式拟合。建议你看一下讲解MATLAB函数拟合的书籍。就你给的数据看，多项式拟合（Polyfit）比较适合且比较简单。

Answer 5