matlab散点图拟合曲线(simulink拟合曲线)

一、请matlab高手过来看看，怎么用b样条曲线拟合离散点

我刚查了下，b样条曲线拟合就是拟合成光滑曲线。这里可以尝试Matlab的polyfit命令，我尝试了好几个，发现在5阶的时候已经非常接近了，当然如果你需要更高精度，可以继续提高阶次。

代码：

x=[1:20];

y=[42454749525966748598111125136147157162164167168168];

plot(x,y,'r')

holdon

p=polyfit(x,y,5)

z=p(1)*x.^5+p(2)*x.^4+p(3)*x.^3+p(4)*x.^2+p(5)*x+p(6);

plot(x,z,'b')

legend('红色原来数据曲线','蓝色直接模拟曲线')

输出结果：

p=

0.0006-0.03150.5628-3.465310.508234.1178

所以拟合结果是：

这是个人愚见，希望对你有帮助，有疑问请追问，若满意还望采纳，祝生活愉快！

二、用matlab对一组数据进行拟合后，怎么直接显示拟合函数的图像

我利用的是Matlab中的应用程序，Curvefitting，首先将数据导入到工作区中，接下来在菜单栏中的应用程序中找到Curvefitting，点击进去，会弹出一个CurvefittingTool的页面，在页面的左上方会有选择，x/y/z等数据，选择好数据之后，接下来要右边会选择拟合的数学模型，选好之后，正下方会有散点图和拟合曲线，在图的左边会有相应的系数以及拟合相关系数等参数，如果您想将拟合图导出来，继续在CurvefittingTool页面的最左上方的文件栏点击Printtofigure，这时候就出图了，不知是否是您想要的答案，祝学习进步！

三、matlab cftool拟合用的什么方法

答：方法一、用数据拟合工具箱CurveFittingTool

打开CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中输入cftool，即可进入数据拟合工具箱。

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];

数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的Xdata和Ydata，选择刚才输入的数据，这时界面中会出现这组数据的散点图。

选择拟合方法，点击Fit

左侧results为拟合结果，下方表格为误差等统计数据。

方法二、用神经网络工具箱

1、打开神经网络工具箱，在commandwindow内输入nftool，进入Neuralfittingtool

2、导入数据，点击next，导入Inputs为x，Targets为y。

3、选择网络参数，点击next，选择训练集和测试集数量，点next，选隐藏层节点个数。

4、训练数据，点next，选train。

5、绘制拟合曲线，训练完成后电机plotfit

训练结果参数在训练完后自动弹出

神经网络工具箱可以用command写，请搜索关键字matlab神经网络工具箱函数。

方法三、用polyfit函数写

polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。

调用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，

其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。

%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')

方法四、自行写算法做拟合

请参考数值分析教科书，拟合、插值方法较多，算法并不复杂，灵活套用循环即可