这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Matlab的数据导入与拟合。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
在菜单工具栏找到“导入数据”，进行数据的导入。
导入类型：
clear
clc
import_data
plot(x,y,'.','MarkerSize',15)
操作步骤：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-517846.html
导出拟合数据：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-517846.html
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目录 一.理论知识 1.拟合与插值的区别 2.几何意义 3.误差分析 二.操作实现 1.数据准备 2.使用cftool——拟合工具箱 三.函数拟合典例 四.代码扩展 1.拟合与插值的区别 通俗的说，插值的本质是根据现有离散点的信息创建出更多的离散点，从而不断提高精度；而拟合则不需要找
矩阵 A mathbf{A} A 行列式 det(A) 矩阵 A mathbf{A} A 的迹 trace(A) 矩阵 A mathbf{A} A 的秩 rank(A) 矩阵 A mathbf{A} A 的范数 norm(A) 矩阵 A mathbf{A} A 的特征多项式 poly(A) 这是数值法求解，解析法可以用 charppoly ,新版本方法可能有改变 矩阵 A mathbf{A} A 的多项式求值 poly(a,A) ，a是多项式系数的
看了多篇文章，觉得没有一篇比较全，且可以参照的多元非线性函数拟合，看了多篇文章后总结以下内容，主要以示例给出，希望能帮助到大家快速上手。 beta = nlinfit(X, Y, modelfun, beta0) X为你的自变量，Y是因变量，modelfun是你用inline定义的函数名字，beta0是模型参数的初始值。
此函数用一个n次多项式来拟合一组数据点(x,y)，并且将多项式系数以数组p的形式输出，p中的系数按降幂排列，数组长度为 n+1。 如果要将拟合好的多项式系数绘制出来，可以使用polyval函数： 此函数的作用是对给定的x1的值，通过多项式系数数组p计算对应的y1值
目录 1，矩阵定义 2，矩阵的运算 3，方阵的行列式和伴随矩阵 4，矩阵的逆 5，克莱默法则 6，矩阵分块 矩阵与行列式的区别： （1）形式上行列式是数表加两个竖线，矩阵是数表加大括号或中括号； （2）行列式可计算得到一个值，矩阵不能； （3）两个行列式相加与两
matlab实现多项式拟合的函数相对比较简单，且容易记忆，但是复杂曲线的拟合就比较繁杂，比如高斯曲线，也叫正态分布函数，线上做个笔记，大家共勉。 拟合前后曲线对比结果如下。
目录 1，矩阵的初等变换 1.1，初等变换 1.2，增广矩阵 1.3，定义和性质 1.4，行阶梯型矩阵、行最简型矩阵 1.5，标准形矩阵 1.6，矩阵初等变换的性质 2，矩阵的秩 3，线性方程组的解 初等变换包括三种：交换行或列、某行或列乘以一个非零系数、某行或列加上零一行
拟合所求函数值不需要在已知点精确等于原始函数值，目的为了使用更简单的函数更低次的多项式表示原函数。相比插值，面对大量节点情况下选择拟合求函数曲线不失为一种更好的方法，拟合得到的曲线为一条确定的曲线。 现有一组数据分布如下图： 我们要求一条直线
MATLAB数据曲线拟合 数据拟合是我们常用的一种方法，可以通过一组离散的数据点来找到一个函数，使这个函数能够对数据进行预测和描绘。在MATLAB中实现数据拟合非常简单，而且MATLAB还提供了许多工具箱来帮助我们完成这项任务。下面我们将会介绍如何使用MATLAB对数据进行曲
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