——转载网络 我的matlab版本是 2016a 首先,工具箱如何打开呢? 在 apps 这个菜单项中,可以找到很多很多的应用,点击就可以打开具体的工具窗口 本文介绍的工具有以下这些: curve Fitting curve Fitting 一开始的界面是这样子的 其中下面这个部分是用来添加数据的,提供的选项是workspace中已经存在的变量 这里我提供一组数据,用来演示 x=[8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 17.0,

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

from scipy import interpolate import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x): x_points = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5] y_points = [0,1,4,9,16,25] #实际函数关系式为:y=x^2 xnew = np.linspace(min(x_points),max(x_points),100) #新制作100个x值.(等差.list[]形式存储) tck =

贝塞尔曲线绘图方法: %Program 3.7 Freehand Draw Program Using Bezier Splines %Click in Matlab figure window to locate first point, and click % three more times to specify 2 control points and the next % spline point. Continue with groups of 3 points to add mor

定义 插值和拟合: 曲线拟合是指您拥有散点数据集并找到最适合数据一般形状的线(或曲线). 插值是指您有两个数据点并想知道两者之间的值是什么.中间的一半是他们的平均值,但如果你只想知道两者之间的四分之一,你必须插值. 拟合 我们着手写一个线性方程图的拟合: y=3x^3+2x^2+x+2 首先我们生成一组数据来分析: x=-5:0.5:5; e=50*rand(1,length(x))-25;%制造[-25,25]的随机数作为误差 y=3*x.^3+2*x.^2+x+2+e;%得到y值 plot(

效果如下: 示例代码: figure('Color','w'); h1 = animatedline; h1.Color = 'r'; h1.LineWidth = 1.0; h1.LineStyle = '-.'; h2 = animatedline; h2.Color = 'b'; h2.LineWidth = 1.0; h2.LineStyle = '-'; axis([0,4*pi,-1,1]) x = linspace(0,4*pi,1000); y1 = sin(x); y2 = c

方法一:多项式拟合polyfit 1 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; 2 3 y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; 4 P= polyfit(x, y, 3) %三阶多项式拟合 5 6 xi=0:.2:10; 7 8 yi= polyval(P, xi); %求对应y值 9 10 plot(xi,yi,x,y,'r*'); 运行结果: 多项式系数:P =0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698 使用matlab中的ploy2sym函数:y=poly2sy

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积分布$stack_x$,$stack_y$ 根据$stack_x$,$stack_y$计算RUC的值 \[AUC = \sum_{i=2}^{n}(stack_x(i)-stack_x(i-1))*stack_y(i) \] 分别以$

        同学问的,查了下资料. %需要拟合的点的坐标为(0,-174.802,990.048),(0.472,-171.284,995.463),(0.413,-168.639,1003.55),(0.064,-167.862,1019.55), %(0,-170.357,1035.44),(0,-172.142,1044.78),(0.215,-174.759,1047.84),(0.171,-176.586,1048.13),(0,-179.832,1043.34),(0,181.5

非线性最小二乘拟合: 解法一:用命令lsqcurvefit function f = curvefun(x, tdata) f = x() + x()*exp() * tdata); %其中x() = a; x() = b; x() = c; %数据输入 tdata = ::; cdata = 1e- * [4.54, 4.99, 5.35, 5.65, 5.90, 6.10, 6.26, 6.39, 6.50, 6.59]; %设定预测值 x0 = [0.2 0.05 0.05]; %非线性拟

拟合练习: function f = curvefun(x, tdata) f = (x()*x()*x()) / (x()-x()) * ( exp(-x()*tdata)/(x()-x()) + exp(-x()*tdata)/(x()-x()) - (/(x()-x())+/(x()-x()))*exp(-x()*tdata) ); %数据输入 tdata = [ ]; vdata = [ ]; %拟定估计值 x0 = [ ]; x = lsqcurvefit('curvefun', x0

clear;clc;close all format compact %% 正态分布的拟合 % 生成随机数 num = 50; y = randn(1000,1); x = 1:num; y = hist(y,num); xx = x(:); yy = y(:); % Set up fittype and options. ft = fittype('y0+(a/(w*sqrt(pi/2)))*exp(-2*((x-xc)/w).^2)', 'independent', 'x', 'depend

转自 http://blog.csdn.net/lyqmath/article/details/6004885 目的:对曲线数据做对称绘制 思想:根据两曲线按a对称,则x1 + x2 = 2a的原则 代码: clc; clear all; close all; x = linspace(-10, 10); y = x.^3; a = 5; figure; hold on; box on; plot(x, y, 'b-'); x1 = 2*a-x; y1 = y; plot(x1, y1, 'r-

I = imread('111.jpg');%读取处理好的图片,必须是严格坐标轴线为边界的图片 I=rgb2gray(I); %灰度变化 I(I>200)=255; %二值化 I(I<=200)=0; %二值化 imshow(I) %显示图片 [y,x] = find(I==0); %找出曲线的像素位置 y = max(y) -y; %将屏幕坐标转换为有手系迪卡坐标 y = fliplr(y); %左右翻转数据 plot(x,y,'r.','markersize',2)%显示转换后的图像 [X

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

作者:Z-HE链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36103034来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1) polyfit 代码例子如下,拟合一个3次曲线,并画图. x = 0:1:9; y = [0 2 4 6 8 20 12 14 16 18] A=polyfit(x,y,3); z=polyval(A,x); plot(x,y,'r*',x,z,'b') 1) lsqcurvefit nlinfit 使用lsqcurv

用MATLAB画函数曲线 2013年8月11日 命令funtool 这是单变量函数分析的交互界面,比较方便,特别适用于y=f(x)型,即y与x分开的函数形式.见下图

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解:

在信号处理中常常需要用到曲线拟合,这里介绍一下利用最小二乘拟合一般曲线的方法,并对滤掉信号中白噪声的方法作些介绍. 为了测试拟合算法的好坏,先模拟出一个信号作为检验算法的例子: 用白噪声产生模拟信号: 对于理论信号y=y(x),一般可用rand(size(x))和randn(size(x))生成随即噪声信号,两者的区别在于rand生成的噪声信号都是正值,而randn生成的噪声信号则是正否跳跃分布的,所以randn作为白噪声信号,更符合实际情况: f0=@(c,x)( (x>=0&x<c

在matlab中经常需要对数据进行曲线拟合,如最常见的多项式拟合,一般可以通过cftool调用曲线拟合工具(curve fit tool),通过图形界面可以很方便的进行曲线拟合,但是有些时候也会遇到不方便用图形工具.因此这里简单的记下两种常用的拟合方法. 1 多项式拟合(polyfit和polyval) polyfit可以对数据进行拟合(自定义用几次多项式),返回相应的参数,然后用polyval生成拟合后的数据点,下面的例子中我们对抛物线y=3x2+6x+5进行拟合. x = -:; y = *

原文:MATLAB利用散点进行函数曲线拟合 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/77537145 Matlab是一个很强大的数据处理软件,是人们进行数据分析的得力助手.一般我们做社会调研或科学研究时,会得到很多实验数据.当需要研究两个变量之间的关系时,经常要用到曲线拟合.曲线拟合不仅能给出拟合后的关系式,还能用图形直观的展现出变量之间的关系. 其实用matlab做曲线拟合很便捷,下