从matlab画好的图形中导出数据程序

% fnam是文件名

open('2.fig');

lh = findall(gca, 'type', 'line'); % 取出x轴数据

xc = get(lh, 'xdata');

% 取出y轴数据

yc = get(lh, 'ydata');

dt=1;

t=1:1:223;

[a8,b8]=xcorr(d,'unbiased'); figure(88);

plot(b8*dt,a8)

实验八MATLAB文件操作与数据导入导出

实验八 Matlab 文件操作与数据接口 一、实验目的 1、熟练掌握工作区变量的文件操作; 2、熟练掌握文本文件的读写操作; 3、熟练掌握格式化文本文件的输入输出语句的执行 4、了解二进制文件、Mat文件的读写操作 二、实验仪器与软件 1. PC计算机 2. Matlab软件 三、实验原理 1. 二进制文件与文本文件的区别： 将文件看作是由一个一个字节(byte) 组成的，那么文本文件中的每个字节的最高位都是0，也就是说文本文件使用了一个字节中的七位来表示所有的信息，而二进制文件则是将字节中的所有位都用上了。这就是两者的区别；接着，第二个问题就是文件按照文本方式或者二进制方式打开，两者会有什么不同呢？其实不管是二进制文件也好，还是文本文件也好，都是一连串的0和1，但是打开方式不同，对于这些0和1的处理也就不同。如果按照文本方式打开，在打开的时候会进行translate，将每个字节转换成ASCII 码，而以按照二进制方式打开的话，则不会进行任何的translate；最后就是文本文件和二进制文件在编辑的时候，使用的方式也是不同的。譬如，你在记事本中进行文本编辑的时候，你进行编辑的最小单位是字节(byte)；而对二进制文件进行编辑的话，最小单位则是位(bi t)，当然我们都不会直接通过手工的方式对二进制文件进行编辑了。 从文件编码的方式来看，文件可分为ASCII码文件和二进制码文件两种：ASCII文件也称为文本文件，这种文件在磁盘中存放时每个字符对应一个字节，用于存放对应的ASCII码。例如，数5678的存储形式为： ASCII码：00110101 00110110 00110111 00111000 ↓↓↓↓ 十进制码：5678

MATLAB曲线拟合的应用

MATLAB曲线拟合的应用 王磊品吴东 新疆泒犨泰克石油科技有限公司新疆油田公司准东采油厂信息所 摘要：1.阐述MATLAB数学分析软件的基本功能； 2.对MATLAB在生产数据分析中的应用进行了研究,指出曲线拟合的基本方法； 3.以实例阐明MATLAB与行业生产数据结合对生产数据进行分析的原理。 关键词：MATLAB；曲线拟合；插值 1.引言 在生产开发过程中,复杂的生产数据之间或多或少的存在着这样或者那样的联系,如何利用现今普及的计算机以及网络资源在最短的时间内找到这个联系,以指导我们的生产开发,这对于行业科研人员来说无疑是一个最为关心的问题。MATLAB矩阵分析软件,自推出以来，已成为国际公认的最优秀的数学软件之一，其范围涵盖了工业、电子、医疗以及建筑等各个领域，以其强大的科学计算功能使众多科研机构纷纷采用。 为此，本文从介绍MATLAB软件开始，以实例讲述如何使用MATLAB对生产开发数据进行计算与分析，从而达到高效、科学指导生产的目的。 2.MATLAB简介 MATLAB是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化数学软件。由于使用编程运算与人进行科学计算的思路和表达方式完全一致，所以不象学习其它高级语言那样难于掌握，用Matlab编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题，所以又被称为演算纸式科学算法语言。在这个环境下，对所要求解的问题，用户只需简单地列出数学表达式，其结果便以数值或图形方式显示出来。 MATLAB的含义是矩阵实验室（MATRIX LABORATORY），主要用于方便矩阵的存取，其基本元素是无须定义维数的矩阵。自问世以来, 就是以数值计算称雄。MATLAB进行数值计算的基本单位是复数数组（或称阵列），这使得MATLAB高度“向量化”。经过十几年的完善和扩充，现已发展成为线性代数课程的标准工具。由于它不需定义数组的维数，并给出矩阵函数、特殊矩阵专门的库函数，使之在求解诸如信号处理、建模、系统识别、控制、优化等领域的问题时，显得大为简捷、高效、方便，这是其它高级语言所不能比拟的。美国许多大学的实验室都安装有供学习和研究之用。 MATLAB中包括了被称作工具箱（TOOLBOX）的各类应用问题的求解工具。工具箱实际上是对MATLAB进行扩展应用的一系列 MATLAB函数（称为M文件），它可用来求解各类学科的问题，包括信号处理、图象处理、控制系统辨识、神经网络等。随着 MATLAB版本的不断升

将PSCAD中的数据导入MATLAB

如何将PSCAD/EMTDC中的数据导入MATLAB中呢？ 以接地极线路单线接地故障（将模型命名为WLDanjiedi01）为例进行详细的介绍：1、模型建立完毕，右击选择“Project Settings”出现如下界面 将”Save channels to disk?”选择为“Yes”,并在后面的“Output file”进行输出文件的命名，如例文件名命名为“WLDanjiedi01.out”（最好与模型名称一致），将模型保存至XX位置。 2、模型仿真完毕，在XX位置会生成一个名为“WLDanjiedi01.emt”的文件夹， 文件夹中后缀为“WLDanjiedi01-01.out到WLDanjiedi01-06.out”的文件储存着仿真所得到的数据；名为“WLDanjiedi01.inf”的文件是所有数据的说明，如果需要在MATLAB中进行编程处理数据，则要根据此文件中的说明在MATLAB中进行变量的定义。 3、在MATLAB中的工作窗口如下，

单击“Import data”找到“WLDanjiedi01.emt”目录，界面如下 下拉文件类型（T）选择“All Files(*.*)”出现如下界面 选择“WLDanjiedi01-01.out到WLDanjiedi01-06.out”中所需要的即可，例如导入“WLDanjiedi01-01.out”，选中后点击打开，经过一定时间会出现如下界面

选择“Next”，接着选择“Finish”即可完成数据的导入，此时MATLAB中的工作窗口如下，出现了“WLDanjiedi01-01”文件夹。 选中“WLDanjiedi01-01”，界面变成如下，单击“Plot（WLDanjiedi01-01）”会生成此文件夹所包含数据的波形图。

MATLAB导入CAD数据

用AutoCAD绘制平面公式曲线（如渐开线、心形线）、空间公式曲线（如螺旋线）以及公式曲面（如马鞍形曲面）是比较困难的，一般情况下，需要用AutoCAD开发程序编程，但多数程序比较复杂，尤其是公式曲面的绘制程序，需要多层嵌套循环，复杂且运行效率低。 快速且精确地绘制各种公式曲线、曲面恰恰是MATLAB的长项，但是MATLAB绘制的图形却不能直接用于机械零件设计。其中非常关键的一点，就是MATLAB绘制的曲线、曲面分别是由有限个点连接而成的折线和空间网格构成的，而在AutoCAD中绘制的曲线、曲面也是如此。因此，只需要把在MATLAB中绘制的公式曲线、曲面上所有的点坐标数据都提取出来，若能让AutoCAD正确识别，那么我们就可以在AutoCAD中精确地绘制这些曲线、曲面了。 本文介绍了一种快速、精确地绘制各种公式曲线、曲面的方法，即在AutoCAD中通过调用经过Excel处理的MATLAB数据实现。 二、AutoCAD和MATLAB的特点 MATLAB是非常优秀的科学计算、信号处理以及图形显示软件，它有自身的语言，与其他高级语言相比，MATLAB提供了一个人机交互的数学环境，并以矩阵作为基本的数据结构，可大大节省编程时间。另外，MATLAB不仅语法规则简单，容易掌握，调试方便，还可以存储中间结果，这使得MATLAB既可以快捷、精确地绘制各种公式曲线、曲面，又可以很方便地提取中间数据。 在工业设计领域，AutoCAD不仅被广泛应用于平面绘图，也可以用于三维建模，但在曲线、曲面造型方面不是很理想。它是开放型的人机交互系统，有多种语言接口，与外界的数据交换很灵活，这些特点使得它与MATLAB的结合成为可能。 三、结合MATLAB在AutoCAD中绘制曲线、曲面的原理及方法 1.原理 MATLAB中的矩阵数据虽然很容易提取，但由于它不是AutoCAD能识别的格式，因此不能直接被AutoCAD调用，需要先用Excel对从MATLAB中提取的数据进行编辑，转换成AutoCAD可以识别的格式，才能在AutoCAD中绘出曲线、曲面。 2.方法 由于在AutoCAD中绘制平面曲线、空间曲线和曲面的绘制命令不同，且数据结构也不同，因此结合MATLAB的绘制方法也稍有区别。这种绘制方法的关键就是把数据格式转换成AutoCAD的绘制命令所需要的数据格式，只要熟悉AutoCAD的数据结构，就可以举一反三。 (1)利用MATLAB得到公式曲面数据 1)在MATLAB中绘制出曲面 在MATLAB中输入如下命令： [th,r]=meshgrid((0:5:360)*pi/180,0:.05:1); %在极坐标系下设置一个73×21的网格矩阵，即圆周方向分为73份，半径方向分为21份，总共分了1533个点，节点越多，图形越精确% [X,Y]=pol2cart(th,r); %转化为笛卡儿坐标系% Z=X+i.*Y;

matlab曲线拟合实例

曲线拟合 求二次拟合多项式 解：（一）最小二乘法MA TLAB编程： function p=least_squar(x,y,n,w) if nargin<4 w=1 end if nargin<3 n=1 end m=length(y); X=ones(1,m) if m<=n error end for i=1:n X=[(x.^i);X] end A=X*diag(w)*X';b=X*(w.*y)';p=(A\b)' 输入： x=[1 3 5 6 7 8 9 10]; y=[10 5 2 1 1 2 3 4] p=least_squar(x,y,2) 运行得： p = 0.2763 -3.6800 13.4320 故所求多项式为：s(x)=13.432-3.68x+0.27632x （二）正交多项式拟合MATLAB编程： function p=least_squar2(x,y,n,w) if nargin<4 w=1; end if nargin<3 n=1; end m=length(x); X=ones(1,m); if m<=n error end for i=1:n X=[x.^i;X]; end A=zeros(1,n+1);

A(1,n+1)=1; a=zeros(1,n+1); z=zeros(1,n+1); for i=1:n phi=A(i,:)*X;t=sum(w.*phi.*phi); b=-sum(w.*phi.*x.*phi)/t a(i)=sum(w.*y.*phi)/t; if i==1 c=0;else c=-t/t1; end t1=t for j=1:n z(j)=A(i,j+1); end z(n+1)=0 if i==1 z=z+b*A(i,:); else z=z+b*A(i,:)+c*A(i-1,:); end A=[A;z]; end phi=A(n+1,:)*X;t=sum(w.*phi.*phi); a(n+1)=sum(w.*y.*phi)/t; p=a*A; 输入： x=[1 3 5 6 7 8 9 10]; y=[10 5 2 1 1 2 3 4]; p=least_squar2(x,y,2) 运行得： b = -6.1250 t1 = 8 z = 0 1 0 b = -4.9328 t1 = 64.8750 z = 1.0000 -6.1250 0 p = 0.2763 -3.6800 13.4320 故所求多项式为：s(x)=13.432-3.68x+0.27632x

导入包含数据的txt文件到MATLAB中

导入包含数据的txt文件到MATLAB中，并绘制图像 (2013-08-07 17:14:49) 转载▼ 标签： matlab 这回把步骤写得详详细细的，再不会忘记了吧，哇呀呀哎呀 第一步：先把txt文件复制到MATLAB的目录，或者在MATLAB中将路径指向txt文件所在路径。 第二步：右键存有数据的txt文件，选择Import Data... 第三步：Import Data之后就能看到txt里的数据被妥善安放好位置了，然后在Range右边的列表中选择Matrix，再点击绿色的对勾√导入数据：

第四步：导入完数据后，在workplace里能看到名为txt文件名的数组变量，就说明导入成功，这里是a：

第五步:最后就是编写语句了：plot(a(:,2),a(:,3),'o')，回车就会出现以o为点的散点图，如果是：plot(a(:,2),a(:,3),'*')，就得到以*为点的散点图；

绘图说明(本节来自互联网资源)： 1.将数据表的各列数值分别赋予变量x、y、z等，格式如下：x=sheetname(:,1), y=sheetname(:,2), z=sheetname(:,3); 2.用命令plot(x,y,’XXXX’)绘制图形，单引号中的符号表示点线的属性，如线形、颜色、点的形状等，若用双对数坐标画图则命令为loglog(x,y)； 3.在弹出的绘图界面中用菜单View—Property Editor编辑图形属性，如字体大小、数据点形状、横纵坐标名称、绘图区域颜色等； 4.绘图方法2：在数组编辑器上点击Plot Selection按钮，选择图形的类型即可； 5.绘图方法3：菜单File—New—Figure创建新的图形，在图形编辑器中Figure Palette面板点击2D Axes，点击右下角Add Data选择图表类型和坐标轴的数据源，度分布图将坐标轴由线形改为对数即可。 6.hold on/off命令：叠绘命令，切换绘图的保持功能； 7.绘制双纵轴： 7.1 plotyy(x1,y1,x2,y2)：分别用左/右侧y轴表示两条曲线； 7.2 plotyy(x1,y1,x2,y2,FUN)：FUN是字符串格式，用来指定绘图的函数名，可以由多个。

Matlab最小二乘法曲线拟合的应用实例

MATLAB机械工程 最小二乘法曲线拟合的应用实例 班级: 姓名: 学号: 指导教师:

一，实验目的 通过Matlab上机编程，掌握利用Matlab软件进行数据拟合分析及数据可视化方法 二，实验内容 1.有一组风机叶片的耐磨实验数据，如下表所示，其中X为使用时间，单位为小时h，Y为磨失质量，单位为克g。要求： 对该数据进行合理的最小二乘法数据拟合得下列数据。 x=[10000 11000 12000 13000 14000 15000 16000 17000 18000 19000 2 0000 21000 22000 23000]; y=[24.0 26.5 29.8 32.4 34.7 37.7 41.1 42.8 44.6 47.3 65.8 87.5 137.8 174. 2] 三，程序如下 X=10000:1000:23000; Y=[24.0,26.5,29.8,32.4,34.7,37.7,41.1,42.8,44.6,47.3,65.8,87.5,137.8,17 4.2] dy=1.5; %拟合数据y的步长for n=1:6 [a,S]=polyfit(x,y,n); A{n}=a;

da=dy*sqrt(diag(inv(S.R′*S.R))); Da{n}=da′; freedom(n)=S.df; [ye,delta]=polyval(a,x,S); YE{n}=ye; D{n}=delta; chi2(n)=sum((y-ye).^2)/dy/dy; end Q=1-chi2cdf(chi2,freedom); %判断拟合良好度 clf,shg subplot(1,2,1),plot(1：6,abs(chi2-freedom),‘b’) xlabel(‘阶次’)，title(‘chi2与自由度’) subplot(1,2,2),plot(1：6,Q,‘r’,1：6,ones(1,6)*0.5) xlabel(‘阶次’),title(‘Q与0.5线’) nod=input(‘根据图形选择适当的阶次（请输入数值）’)； elf,shg, plot(x,y,‘kx’)；xlabel(‘x’),ylabel(‘y’)； axis([8000,23000,20.0,174.2])；hold on errorbar(x,YE{nod},D{nod},‘r’)；hold off title(‘较适当阶次的拟合’) text(10000,150.0,[‘chi2=’num2str(chi2(nod))‘~’int2str(freedom(nod))])

Matlab的各种数据读取、文件读写等操作汇总

Matlab 的各种数据读取、文件读写等操作汇总 MATLAB 提供了多种方式从磁盘读入文件或将数据输入到工作空间，即读取数据，又叫导入数据；将工作空间的变量存储到磁盘文件中称为存写数据，又叫导出数据。至于选择哪种机制，则根据下面两个因素决定：?用户所执行的 操作是导入数据还是导出数据；?数据的格式为文本格式、 二进制格式还是如HDF 之类的标准格式。将数据导入MATLAB 中最容易的方法就是使用导入数据模板(Import Wizard) ，使用该模板时不需要知道数据的格式，只需指定包含这些数据的文件，然后导入模板会自动处理文件内容。本章重点内容如下：? 文件的打开和关闭? 文本文件的读取?存写ASCII数据?二进制数据的读取? 二进制数据的存写? 使用I/O文件函数进行数据读写?MAT 文件的读写 2.1 文件的打开和关闭2.1.1 文件的打开无论是要读写ASCII 码文件还是二进制文件，都必须先用fopen 函数将其打开，在默认情况下，fopen 以二进制格式打开文件，它的使用语法如下：fopen ('filename', 'mode') 其中filename 表示要读写的文件名称，mode 则表示要对文件进行的处理方式，如下：rt :以只读方式(Reading)打开文件wt:以只写方式(Writing)打开文件at:以追加方式(Appending)打开文件，新内容将从原文件后面续写r+t:以同时读写方式打开文件w+t ：以同时读写创建文件，原文件内容被清除

a+t ：以同时读和追加(Reading and Appdending) 方式，原文件内容被保留，新内容将从原文件的后面开始At ：以读写方式打开或创建文件，适用于对磁带介质文件的操作Wt ：以写入方式打 开或创建文件，原文件内容被清除，适用于磁带介质文件的操作fopen 函数有两个返回值，一个是返回一个文件标志(file Identifier) ，它会作为参数被传入其他对文件进行读写操作的命令，通常是一个非负的整数，可用此标识来对此文件进行各种处理。如果返回的文件标识是-1，则代表fopen无法打开文件，其原因可能是文件不存在，或是用户无法打开此文件权限。另一个返回值就是message ，用于返回无法打开文件的原因。为了安全起见，最好在每次使用fopen 函数时，都测试其返回值是否为有效值。下面以脚本m 文件为例来声明文件的打开。例 2-1 %exam1.m[f,message]=fopen('fileexam1', 'r')if f==-1disp (message); % 显示错误信息end 若文件fileexam1 不存在，则显示如下信息。Cannot open file.existence?permissions?memory?... 例2-2 %exam2.m[f,message]=fopen('fileexam2', 'r');if f==-1disp (message); % 显示错误信息else disp(f);end 若文件fileexam2 存在，则返回f值。 2.1.2 文件的关闭一旦完成文件的读写，最好关闭文件，以便对其进行其他操作。这时就可以使用fclose 函数来关闭文件，其适用语法如下：fclose(f) 。其中 f 为打开文件的标志，若fclose 函数返回值为0 ，则表示成功关闭 f 标志的文件；若返回值为-1，

matlab文件的导入导出

GprMaxV2.0中GprMax2D输入文件的命令(1/2) 原创 修改人 修改时间 版本 微风无尘 微风无尘 2012.3.9 V1.1 实验环境： 操作系统：Windows 7 软件版本：MATLAB 7.1 & GprMaxV2.0 参考文献： GprMaxV2.0软件manual文件夹下的UserGuideV2.pdf。 GprMaxV2.0下载地址：https://www.sodocs.net/doc/164847245.html,/Download.html 说明：翻译得不好，还望大家见谅，因为我也是边看边译的。 3.1 GprMax2D命令的一般注意事项 为了描述GprMax2D/3D命令及其参数，我们作以下约定： f表示浮点数(如1.5或15e-1、1.5e1) i表示整数

c表示字符 str表示字符串 file表示输入文件名 所有空间距离的基本单位为米 所有时间的基本单位为秒 所有频率参数的基本单位是Hz 3.2 GprMax2D 2.0版本共有32条命令：#title: #domain: #dx_dy: #time_step_stability_factor: #time_window: #messages: #number_of_media: #nips_number: #media_file: #geometry_file: #medium: #abc_type:

#abc_order: #abc_stability_factors: #abc_optimization_angles: #abc_mixing_parameters: #pml_layers: #box: #cylinder: #x_segment: #y_segment: #triangle: #analysis: #end_analysis: #tx: #rx: #rx_box: #snapshot: #tx_steps: #rx_steps: #line_source: #excitation_file:

曲线拟合的最小二乘法matlab举例

曲线拟合的最小二乘法 学院：光电信息学院 姓名：赵海峰 学号： 200820501001 一、曲线拟合的最小二乘法原理： 由已知的离散数据点选择与实验点误差最小的曲线 S( x) a 0 0 ( x) a 1 1(x) ... a n n ( x) 称为曲线拟合的最小二乘法。 若记 m ( j , k ) i (x i ) j (x i ) k (x i ), 0 m (f , k ) i0 (x i )f (x i ) k (x i ) d k n 上式可改写为 ( k , jo j )a j d k ; (k 0,1,..., n) 这个方程成为法方程，可写成距阵 形式 Ga d 其中 a (a 0,a 1,...,a n )T ,d (d 0,d 1,...,d n )T , 、 数值实例： 下面给定的是乌鲁木齐最近 1个月早晨 7:00左右(新疆时间 )的天气预报所得 到的温度数据表，按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像。 它的平方误差为： || 2 | 2 ] x ( f

(2008 年 10 月 26~11 月 26) F 面应用Matlab 编程对上述数据进行最小二乘拟合 三、Matlab 程序代码: x=[1:1:30]; y=[9,10,11,12,13,14,13,12,11,9,10,11,12,13,14,12,11,10,9,8,7,8,9,11,9,7,6,5,3,1]; %三次多项式拟合% %九次多项式拟合% %十五次多项式拟合% %三次多项式误差平方和 % %九次次多项式误差平方和 % %十五次多项式误差平方和 % %用*画出x,y 图像% %用红色线画出x,b1图像% %用绿色线画出x,b2图像% %用蓝色o 线画出x,b3图像% 四、数值结果： 不同次数多项式拟和误差平方和为: r1 = 67.6659 r2 = 20.1060 r3 = 3.7952 r1、r2、r3分别表示三次、九次、十五次多项式误差平方和 拟和曲线如下图: a 仁polyfit(x,y,3) a2= polyfit(x,y,9) a3= polyfit(x,y,15) b1= polyval(a1,x) b2= polyval(a2,x) b3= polyval(a3,x) r1= sum((y-b1).A 2) r2= sum((y-b2).A2) r3= sum((y-b3).A2) plot(x,y,'*') hold on plot(x,b1, 'r') hold on plot(x,b2, 'g') hold on plot(x,b3, 'b:o')

Matlab数据文件的读写

Matlab数据文件的读写 在编写一个程序时，经常需要从外部读入数据，或者将程序运行的结果保存为文件。MATLAB使用多种格式打开和保存数据。本章将要介绍MATLAB中文件的读写和数据的导入导出。 了解MATLAB的基本数据操作 掌握MATLAB中文本文件的读写方式 掌握MATLAB通过界面导入导出数据 了解MATLAB中的基本输入输出函数 13.1 数据基本操作 本节介绍基本的数据操作，包括工作区的保存、导入和文件打开。 13.1.1 文件的存储 MATLAB支持工作区的保存。用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保存，以备在需要时再次导入。保存工作区可以通过菜单进行，也可以通过命令窗口进行。 1. 保存整个工作区 选择File菜单中的Save Workspace As…命令，或者单击工作区浏览器工具栏中的Save，可以将工作区中的变量保存为MAT文件。 2. 保存工作区中的变量 在工作区浏览器中，右击需要保存的变量名，选择Save

As…，将该变量保存为MAT文件。 3. 利用save命令保存 该命令可以保存工作区，或工作区中任何指定文件。该命令的调用格式如下： ● save：将工作区中的所有变量保存在当前工作区中的文件中，文件名为matlab.mat，MAT文件可以通过load函数再次导入工作区，MAT函数可以被不同的机器导入，甚至可以通过其他的程序调用。 ● save('filename')：将工作区中的所有变量保存为文件，文件名由filename指定。如果filename中包含路径，则将文件保存在相应目录下，否则默认路径为当前路径。 ● save('filename', 'var1', 'var2', ...)：保存指定的变量在filename 指定的文件中。 ● save('filename', '-struct', 's')：保存结构体s中全部域作为单独的变量。 ● save('filename', '-struct', 's', 'f1', 'f2', ...)：保存结构体s中的指定变量。 ● save('-regexp', expr1, expr2, ...)：通过正则表达式指定待保存的变量需满足的条件。 ● save('..., 'format')，指定保存文件的格式，格式可以为MAT 文件、ASCII文件等。 13.1.2 数据导入

MATLAB中简单的数据拟合方法与应用实例①

MATLAB中简单的数据拟合方法与应用实例 仅供努力学习matlab的同学们参考参考,查阅了M多资料,总结了以下方法 按步骤做能够基本学会matlab曲线拟合的 1.1数据拟合方法 1.1.1多项式拟合 1.多项式拟合命令 polyfit(X,Y,N):多项式拟合，返回降幂排列的多项式系数。 Polyval(P,xi):计算多项式的值。 其中,X,Y是数据点的值；N是拟合的最高次幂；P是返回的多项式系数；xi是要求的横坐标 拟合命令如下： x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; P=polyfit(x,y,3); xi=0:.2:10; yi=polyval(P,xi); plot(xi,yi,x,y,'r*'); 拟合曲线与原始数据如图1-1 图1-1 2图形窗口的多项式拟合 1）先画出数据点如图1-2 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; plot(x,y,'r*');

图1-2 2）在图形窗口单击Tools—Basic Fitting,如图1-3勾选. 图1-3 图1-3右方分别是线性、二阶、三阶对数据进行多项式拟合。下面的柱状图显示残差，可以看出,三阶多项式的拟合效果是最好的。 1.1.2指定函数拟合 已知M组数据点和对应的函数形式f t （t）=acos(kt)e X Y 编写M文件：

syms t x=[0;0.4;1.2;2;2.8;3.6;4.4;5.2;6;7.2;8;9.2;10.4;11.6;12.4;13.6;14.4;15]; y=[1;0.85;0.29;-0.27;-0.53;-0.4;-0.12;0.17;0.28;0.15;-0.03;-0.15;-0.071;0.059;0.08;0.032;-0.015;-0.02]; f=fittype('a*cos(k*t)*exp(w*t)','independent','t','coefficients',{'a','k','w'}); cfun=fit(x,y,f) xi=0:.1:20; yi=cfun(xi); plot(x,y,'r*',xi,yi,'b-'); 图1-4 运行程序,在命令窗口可达到以下运行结果，图像如图1-4 Warning: Start point not provided, choosing random start point. > In fit>handlewarn at 715 In fit at 315 In Untitled2 at 5 cfun = General model: cfun(t) = a*cos(k*t)*exp(w*t) Coefficients (with 95% confidence bounds): a = 0.9987 ( 0.9835, 1.014) k = 1.001 (0.9958, 1.006) w = -0.2066 (-0.2131, -0.2002) 从结果可以看出,拟合的曲线为： (0.2066) ()0.9987cos(1.001)*t f t t e- =。拟 合曲线给出了数据大致趋势，并给出了各参数的置信区间。

excel中的数据导入matlab中

用Excel Link实现Excel与Matlab混合编程 Excel Link是一个在Windows环境下实现Excel与Matlab进行链接的插件。通过连接Excel 和Matlab，用户可以在Excel工作表空间和宏编程工具中使用Matlab的数值计算，图形处理等功能，不需要脱离Excel环境。同时由Excel Link来保证两个工作环境中的数据交换和同步更新。 1. Excel Link的安装和和设置首先，在系统中安装Excel软件。然后安装Matlab和Excel Link，用Matlab安装盘开始安装，选择自定义安装中，在选中组件ExcelLink，如下图所示：安装完Excel Link后还需要在Excel中进行一些设置后才能使用。启动Excel，选择菜单“工具”项下的“加载宏”项，弹出如下对话框：选中Excel Link项。如果该项不存在，则通过浏览目录，在目录％MATLAB％toolboxexlink下找到excllink.xla文件，如下图示，并确定。选中ExcelLink项并确定后，在Excel中多了一个Excel Link工具条，如下图示: 经过以上的设置后就可以开始使用Excel Link了。 2. ExcelLink连接管理函数 (1) Matlabinit 该函数只能在宏子例程中使用。初始化ExcelLink和启动Matlab进程。只有在MLAutoStart 函数中使用“no”参数，才需要手动使用Matlabinit来初始化ExcelLink和启动Matlab进程，如果使用参数“yes”，则Matlabinit是自动执行的。 使用语法：Matlabinit (2) MLAutoStart 设置自动启动Matlab和ExcelLink。 在工作表中的使用语法： MLAutoStart("yes") MLAutoStart("no") 在宏中的使用语法： MLAutoStart "yes" MLAutoStart "no" 使用“yes”参数，则当Excel启动时，自动启动Matlab和ExcelLink；如果使用参数“no”，则当Excel启动时，不启动Matlab和ExcelLink。如果在此之前它们已经启动，则无任何影响。 (3) MLClose 终止Matlab进程并删除Matlab工作空间的所有变量。并通知Excel，Matlab不再运行。 在工作表中的使用语法： MLClose（） 在宏中的使用语法： MLClose (4) MLOpen 启动Matlab进程。如果Matlab进程已经启动，则MLOpen函数不进行任何操作。在使用MLClose关闭Matlab进程后使用MLOpen来重新启动Matlab。 在工作表中的使用语法： MLOpen（） 在宏中的使用语法： MLOpen

matlab曲线拟合2010a演示

2010a版本曲线拟合工具箱 一、单一变量的曲线逼近 Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。 假设我们要拟合的函数形式是y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0。 1、在主命令输入数据： x=233.8:0.5:238.8; y=[235.148 235.218 235.287 235.357 235.383 235.419 235.456 235.49 235.503 235.508 235.536]; 2、启动曲线拟合工具箱 cftool(x,y) 3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool” 如图 （1）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，可在Fit name修改数据集名，这时会自动画出数据集的曲线图；

（2）在红色区域选择拟合曲线类型 工具箱提供的拟合类型有： ?Custom Equations：用户自定义的函数类型 ?Exponential：指数逼近，有2种类型，a*exp(b*x) 、a*exp(b*x) + c*exp(d*x) ?Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w) ?Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) ?Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubicspline、shape-preserving ?Polynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree~ ?Power：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + c ?Rational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree~；此外，分子还包括constant型 ?Smoothing Spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思） ?Sum of Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是a1*sin(b1*x + c1) ?Weibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b) 在results一栏看结果

matlab导出数据(fprintf,dlmwrite,xlswrite)

matlab导出数据（fprintf，dlmwrite，xlswrite） 1.用fprintf 函数写数据到txt，xls Example: x = 0:.1:1; y = [x; exp(x)]; fid = fopen('exp.txt', 'w'); fprintf(fid, '%6.2f %12.8f\n', y); fclose(fid) tip：执行上述代码执行，肯定不会换行的，换行的问题试一下下面的代码 x = 0:.1:1; y = [x; exp(x)]; fid = fopen('exp.txt', 'wt'); fprintf(fid, '%6.2f %12.8f\n', y); fclose(fid); x = 1; fid = fopen('exp.txt', 'w'); fprintf(fid, '%d', x); fclose(fid); 这次就没有问题了，我们要注意fopne的参数wt 而不是 w，这是matlab的在线帮助的东东 fid = fopen(filename, permission_tmode) on Windows systems, opens the file in text mode instead of binary mode (the default). The permission_tmode argument consists of any of the specifiers shown in the Permission Specifiers table above, followed by the letter t, for example 'rt' or 'wt+. On UNIX?systems, text and binary mode are the same. (UNIX is a registered trademark of The Open Group in the United States and other countries). 就是有两种读取模式binary or text. When choosing the binary model,No characters are given special treatment. 所以我们选择要注明text模式。 2. dlmwrite ：将一个矩阵写到由分隔符分割的文件中。 在保存整数到文件时使用save存为ascii文件时，常常是文件里都是实型格式的数据（有小数点，和后面很多的0，看着很不方便）。于是要保存此类数据时，我们可以使用此dlmwrite命令。

MATLAB数据拟合例子

MATLAB数据拟合例子（一次函数、指数函数、双曲线） (2010-06-03 01:44:30)转载▼ 分类：数学工具 标签：杂 谈 一次函数：（a+bx = y） %先求出拟合函数 format long; x = [2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009]; y = [32.2 31.3 29.7 28.6 27.5 26.1 25.3 23.7 22.7]; d = [1 1 1 1 1 1 1 1 1]; a=[d;x]; b = a*y'; a=a*a'; c=a\b c = 1.0e+003 * 2.436797222221444 -0.001201666666666 %所以，拟合函数为 y = 1.0e+003 *(2.436797222221444 - 0.001201666666666*x %根据拟合函数求估测值 format short; x = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014] 1.0e+003 *( 2.436797222221444 - 0.001201666666666*x) ans = 21.4472 20.2456 19.0439 17.8422 16.6406

指数函数：( y = exp(a + b*x)） >> x = [2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009]; y = [21.5 15.9 11.8 8.7 6.5 4.8 3.5 2.6 2.0]; y=log(y'); d = [1 1 1 1 1 1 1 1 1]; a=[d;x]; b = a*y; a=a*a'; c=a\b c = 601.9448 -0.2993 %所以，拟合函数为 y = exp(601.9448 - 0.2993*x) %根据拟合函数求估测值 >> x = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014] exp(601.9448 - 0.2993*x) ans = 1.4216 1.0539 0.7813 0.5792 0.4294 双曲线：（1/y = a + b/x） format long;

数据导入和导出

数据导入和导出_01 数据对象 一、序列（Series） Eviews的序列包含了某个变量的一组观察值。在序列中与每个观察值相关联的是日期或者观察值的标签（序号）。对于工作文件中的日期型序列，假定观察值在整个时间区间上是按特定的时间频率（年、季、月、星期和日中之一）有规则地观察得到的；对于非日期型的序列，则假定观察值不遵从任何特定的频率。 1、建立序列（Creating a series） 建立序列的主要方法有几种。 （1）方法一，选择Object/New Objects再选择序列（series），此时允许给序列命名，或者让新序列记作untitled，点击OK。EViews打开新序列的电子数据表观察，新序列所有观察值被赋给了编码为NA的缺失数据。可以对它们进行编辑，或者用表达式给它们赋值。

（2）方法二，用数学表达式生成序列。点击Quick/Generate Series 并键入定义序列的表达式。这种方法的深入讨论参见：Working with Series。

2、编辑序列（Editing a series） 编辑序列，即对序列中的个别观察值进行编辑。步骤： 第一步，打开序列的电子数据表观察。如果序列的观察不显示为电子数据表观察，点击Sheet按钮或从序列的菜单上选择View/Spreadsheet，将观察改为序列缺省观察——电子数据表观察。 第二步，确保电子数据表观察处于编辑模式下。 EViews允许对电子数据表观察进行保护数据模式与编辑数据模式的设置，通过按压Edit +/-按钮在编辑模式与保护模式之间进行切换。 第三步，更改某一个观察值：在编辑模式下，选择单元格，键入数值，然后按EBTER。 注意，有些单元格始终处于保护模式。如果选择了一个处于保护模式下的单元格，EViews在编辑窗口显示信息：“the cell cannot be edi ted.”。EViews不允许对这类单元进行编辑。 第四步，完成数据编辑以后，还应点击Edit +/-，关闭编辑模式，以免数据受到意外的损害。 3、改变电子数据表的显示格式（Changing the Spreadsheet Display） EViews提供了几种不同的格式，在电子数据表中查看序列中的数据。