在Matlab中擬合2D數據

Question

你如何將ld（x ^ 2）+ 3y等2d曲線擬合到mxn數組？

更新

我的意思是我有mxn數組，並希望它適合2D曲線。 抱歉混淆。

Answer 1

您可以從使用meshgrid開始生成兩個與mxn數組的索引相對應的數組（為簡單起見，我們將其稱為z）。 例如：

[x,y] = meshgrid(1:size(z,2),1:size(z,1));

在命令窗口中跟蹤x和y以查看它們的結構，這是有意義的。

然后，您可以使用lsqnonlin（非線性最小二乘）等函數將2d曲線擬合到矩陣z。 因此，如果您想要擬合的曲線是“ log（x ^ 2）+ b y”，其中a和b是自由參數，那么您可以使用以下內容：

%Define a function which returns the residual between your matrix and your fitted curve
myfun = @(params) params(1)*log(x(:).^2) + params(2)*y(:) - z(:)
%Define initial guesses for parameters a, b
params0 = [1,3];
%Add lots of debugging info
opts = optimset('Display','Iter');
%Fit
fitparams = lsqnonlin(myfun,params0,[],[],opts);

Answer 2

我建議運行cftool 。 它實際上非常適合向導型小工具。

這是一個程序化的擬合示例 （我喜歡MATLAB文檔），以及一個可能相關的摘錄：

s = fitoptions('Method','NonlinearLeastSquares',...
               'Lower',[0,0],...
               'Upper',[Inf,max(cdate)],...
               'Startpoint',[1 1]);
f = fittype('a*(x-b)^n','problem','n','options',s);

使用擬合選項和n = 2的值擬合數據：

[c2,gof2] = fit(cdate,pop,f,'problem',2)