摘要：
今天给各位分享c语言曲面拟合的知识，其中也会对c语言拟合曲线库函数进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！本文目录一览：1、如何将一个工作表里的数据... 今天给各位分享c语言曲面拟合的知识，其中也会对c语言拟合曲线库函数进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、如何将一个工作表里的数据做曲面拟合?求具体的MATLAB程序
- 2、e02daf命令可以得到曲面函数表达式吗
- 3、MATLAB曲面拟合最小二乘法
- 4、怎么用matlab进行非线性的多元函数拟合?
- 5、origin曲面拟合哪个精确
如何将一个工作表里的数据做曲面拟合?求具体的MATLAB程序
方法用数据拟合工具箱 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。
在某海域测得一些点（x，y）处的水深 z 由下表给出，在矩形区域（75，200）×(-50，150) 内画出海底曲面的图形。
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。
e02daf命令可以得到曲面函数表达式吗
1、我用的origin是全英文版的，没经过汉化处理，不知道你的是不是。要做出数据拟合曲线，只需先做散点图，然后在菜单栏中的工具（tool）中选择第四个选项linear fit即可。
2、在使用surf命令绘制曲面后，可以使用interp2等插值函数对曲面进行插值，就得到曲面的拟合函数表达式，使用surf命令绘制一些特殊形状的曲面，如球面或圆柱面等，其函数表达式可以通过使用累积分布函数进行计算得到。
3、exp() e的幂 abs() 绝对值 ceil() 不小于其值的最小整数 floor() 不超过其值的最大整数 可以给函数ceil和floor加一个可选的自变量，用它指定要圆整的小数字数。
4、UG表达式是生成曲线用的，曲面要自己造面（用拉伸，扫掠，曲线网格都可以造面）。UG表达式不能造曲面。UG表达式（快捷键CTRL+E），输入表达式后用规律曲线生成曲线后操作。
5、建模的命令很少，以下是快捷键：Numeric Expression Evaluator(数字表达式求值)注：在用快捷键激活此命令之前，光标一定要在数字输入框中，这样才可以调出数字表达式求值窗口，且此快捷键不可以自定义。
6、第三个是拟合结果和统计信息，很多拟合是得不到具体函数的。你的这个就是个例子，它没有计算出明确表达式只生成了一个f (x y)：f(x，y)= 分段线性曲面，根据x y 得到系数p值。
MATLAB曲面拟合最小二乘法
1、最常用的曲线拟合方法是最小二乘法，该方法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、matlab中曲线拟合的最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。
4、根据数据判断，三维曲线方程 为 z(x，y)=Ax^2+Bx*y+Cy^2+Dx+Ey+F 用matlab的regress（）函数命令，拟合出A、B、C、D、E、F系数。
怎么用matlab进行非线性的多元函数拟合?
直接把下面的代码***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。
该拟合问题可以用 nlinfit（）函数来解决。
用matlab拟合三元非线性曲线的步骤：设曲线方程为 f(x，y，z)=a1x+b2y+a3z，其中x、y、z数据已知有若干个组。x=[。。]y=[。。]z=[。。]X=[x，y，z]f=[。。
origin曲面拟合哪个精确
建议先仔细分析这个区域是否有新现象，不要着急去掉。如果没有问题，的确应该是个对称的分布，那么你可以对这个谱峰进行拟合，得到一个拟合值。
打开计算机后，在计算机桌面双击OriginPro 0快捷键打开。敲击键盘中的Ctrl+N出现图一界面，选中New选项卡里的Project，单击OK按钮即可建立新的工作界面。把自己测量的数据填入响应的表格。
打开origin软件，输入数据。选中Y列，点击【绘图】，绘制一个直方图。然后在直方图空白处右键鼠标选择【绘图细节】。接着在弹出的对话框中点击【跳转到工作表】，对数据进行了预处理。
线性拟合：对于线性关系的数据，可以使用最小二乘法进行线性拟合。选择Analysis菜单中的Curve Fitting，然后选择Linear Fit进行线性拟合。选择适当的变量作为x和y，Origin会自动计算线性拟合的参数和误差。
用matlab验算之后发现，是数据精度的问题，高阶多项式对数据精度要求很高。
我这里以Origin 6 为例子简单介绍一下，不同的版本大同小异。线性拟合：点击菜单栏上的 Analysis — Fitting — Linear Fit — Open Dialog，在弹出来的对话框中直接点OK就可以了。
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