matlab三维曲面进行平面拟合,利用最小二乘法(matlab曲面拟合)

matlab三维曲面进行平面拟合,利用最小二乘法

1、matlab中用最小二乘拟合的常用函数有polyfit（多项式拟合）、nlinfit（非线性拟合）以及regress（多元线性回归）。由于是曲面拟合，自变量有2个，应变量一个，可以使用的有nlinfit和regress，线性时用regress，非线性时用nlinfit。

如何用Matlab做曲面拟合!

1、在一丘陵地带测量高程，x和 y方向每隔100米测一个点，得高程如下表，试 插值一曲面，确定合适的模型，并由此找出更高点和该点的高程。

2、首先打开电脑上的“matlab”软件，在命令行输入x=0：2*pi/8：2*pi确定x的取值，使用y=sin(x)产生正弦函数的数值，使用x和y的数据进行拟合，方便验证拟合结果。

3、运行Matlab软件。在工作空间中存入变量的实验数据。

4、曲面拟合可以按下列步骤进行：根据x，y，z数据，可以用cftool拟合工具箱的常用函数去拟合，判断(x，y，z)大概符合那个曲面方程。

5、根据你的数据x、y、z，先通过matlab的拟合函数，拟合出z(x，y)的表达式，再用meshgrid函数进行网格化，最后用mesh函数绘出其三维曲面图。主要代码书写格式 求拟合系数 x=[。。]； y=[。。]； z=[。。

matlab如何进行曲面拟合我有几十组(x,y,z

1、根据x，y，z数据，可以用cftool拟合工具箱的常用函数去拟合，判断(x，y，z)大概符合那个曲面方程。

2、您好，曲面拟合有专门的工具箱，就像曲线拟合一样。将你的数据调入工作空间，然后在命令窗口键入 sftool 就可以打开曲面拟合工具箱，纯图形界面操作，只需简单几步点击鼠标就可以完成任务。

3、cz =griddata（x，y，z，cx，cy，‘method’）插值后，用surf(cx，cy，cz）可以绘制出曲面。至于方程可以尝试用多元线性回归来做。

4、用matlab拟合三维曲线函数，一般可以用lsqcurvefit或nlinfit等函数来求解其函数的系数。求解步骤：已知x、y、z的对应的数据，若干组（数据要求十组以上）x=[。。]；y=[。。]；z=[。。

5、用函数interp2()进行二维插值。该函数调用的一般形式为：ZI=interp2(X，Y，Z，XI，YI，method)其中，Z是一个矩形数组，包含二维函数的值，X和Y为大小相同的数组，包含相对于Z的给定值。

6、您好，二楼基本给出了方向，只是给出了二维的，其实三维也一样。在matlab工作空间输入X，Y，Z数据后，有两种 *** 进入曲面三维拟合工具箱。

关于matlab拟合

在Matlab中进行数据拟合，可以使用 fit 函数。该函数可以用来生成拟合模型，对数据进行拟合，并返回拟合模型对象。

如何用matlab拟合出两组数据之间的关系？具体如下：可以直接用矩阵来存放数据。当数据比较繁杂时，可以从excel等文件中导入。当所有数据存入工作空间后，在命令窗口中输入ftool，点击回车。

在一丘陵地带测量高程，x和 y方向每隔100米测一个点，得高程如下表，试 插值一曲面，确定合适的模型，并由此找出更高点和该点的高程。

直接把下面的代码复制到M文件编辑器中保存运行即可。需要说明的是，拟合问题和初值关系很大，我这里给的初值是经过多次调整得到的。

如何用matlab进行数据的多元函数拟合？拟合前，我们应准备x1，x2，x3，。。，y的一系列数据 将x1，x2，x3，。。

matlab如何将离散点拟合成曲面

根据你的数据x、y、z，先通过matlab的拟合函数，拟合出z(x，y)的表达式，再用meshgrid函数进行网格化，最后用mesh函数绘出其三维曲面图。主要代码书写格式 求拟合系数 x=[。。]； y=[。。]； z=[。。

拟合出f（x）分布的系数 然后，根据xy分别是离散点的横纵坐标（数值至少10组以上）首先，进行参数估计 p(Xn；P)*p(X2。然后求一个P。不妨假设有高斯噪声干扰ML估计是这个意思，现在只需要写出上面的概率密度函数就可以了。

]matlab的开始菜单start-toolboxes-cirve fitting-cirve fitting tool，点data选择x和y数据，对应自己的数据，点cirve fitting tool界面的fitting按钮，里面好几个可以拟合的函数。可以自动生成曲线，得到系数，分析误差。

MATLAB曲面拟合最小二乘法

1、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，这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合 *** 是最小二乘法，该 *** 是寻找函数使得最小。

2、然后依次选择x，y，z数据 sftool 因为你要求平面拟合，所以选择一次多项式类型 左侧面板即为拟合结果 其中，R-square表示拟合度，越接近于1表示拟合效果越好，此时仅为0.8241，所以效果并不好。

3、用polyfit函数拟合就行了，这个函数就是利用最小二乘法原理的。也可以使用数据拟合工具箱cftool拟合。

4、就是说a(1)=0.0592 a(2)=0.1269 a(3)=371 原理：我们可以把这题看成已知x，y，z，来求a(1)，a(2)，a(3)由于表达式对于a(1)，a(2)，a(3)来说是线性的。

5、abc = lsqcurvefit(@fun，abc0，xi，yi)%%xi和yi就是自变量和因变量的值，那么就相当于yi=(abc(1)*(1-xi/abc(2))+xi/abc(2)).^abc(3)，开始拟合时abc取初始值abc0，然后进行迭代拟合，直到小于规定的误差。

6、matlab中曲线拟合的更优标准是采用最常见的最小二乘法，而所谓曲线拟合就是利用最小二乘法使得拟合多项式在各节点处的偏差达到最小。给出一组数据的话就可以进行数据拟合。

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