相信目前很多小伙伴对于如何用Matlab进行指定函数的曲线拟合都比较感兴趣，那么小搜今天在网上也是收集了一些与如何用Matlab进行指定函数的曲线拟合相关的信息来分享给大家，希望能够帮助到大家哦。

1、由上面的散点图可知，其对应的函数形式为下图所示：

2、接下我们采用这个函数模型对上面的离散数据进行曲线拟合，代码如下：syms tf=fittype('a*cos(k*t)*exp(w*t)','independent','t','coefficients',{'a','k','w'});cfun=fit(x,y,f) %显示拟合函数，数据必须为列向量形式xi=0:0.1:20;yi=cfun(xi);figureplot(x,y,'r*',xi,yi,'b-');title('拟合函数图形');figureplot(x,sqrt(y-yi(1:1:18,:).^2/18),'r*');title('标准误差图');运行结果如下：

3、由上面的拟合函数图形和标准误差图形可知,拟合函数给出了数据的大致趋势，结果很好，下面再给出几个参数值与对应参数的置信区间；

4、细心的网友可能看到命令窗口中给出的Warning,其实，因为我们三个参数a,k,w三个参数的初始值未给出导致，因此如果拟合结果不是十分理想，可以多运行几次。

5、最后，我们对上述Matlab代码所出现的一些函数进行大致介绍，如果想要详细介绍请参考Matlab说明文档。%自定义拟合函数，在使用时直接模仿下面的参数填写即可f=fittype('a*cos(k*t)*exp(w*t)','independent','t','coefficients',{'a','k','w'});%根据自定义的拟合函数来拟合数据x,y，注意数据必须为列向量形式cfun=fit(x,y,f)

本文到此结束，希望对大家有所帮助。

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