怎么用matlab编程学会matlab能做什么 _何用

方法一matlab教程、用数据拟合工具箱 Curve Fitting Tool
打开CFTOOL工具箱。在matlab的command window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。

文章插图
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X data和Y data ，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
【怎么用matlab编程学会matlab能做什么】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command window内输入nftool ，进入Neural fitting tool
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plot fit
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

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