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款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter

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Matlab曲线拟合工具箱

3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
(1)点击“Data”按钮,弹出“Data”窗口;
(2)利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y,可修改数据集名“Data set name”,然后点击“Create data set”按钮,退出“款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter Data”窗口,返回工具箱界面,这时会自动画出数据集的曲线图;
(3)点击“Fitting”按钮,弹出“Fitting”窗口;
(4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,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、cubic spline、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 款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter 、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)
选择好所需的拟合曲线类型及其子类型,并进行相关设置:
——如果是非自定义的类型,根据实际需要点击“Fit options”按钮,设置拟合算法、修改待估计参数的上下限等参数;
——如果选Custom Equations,点击“New”按钮,弹出自定义函数等式窗口,有“Linear Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。
在本例中选Custom Equations,点击“New”按钮,选择“General Equations”标签,输入函数类型y=a*x*x + b*x,设置参数a、b的上下限,然后点击OK。

general model:
f(x) = a*x*x+b*x
Coefficients (with 95% confidence bounds):
a = 0.009194 (0.009019, 0.00937)
b = 1.78e-011 (fixed at bound)
Goodness of fit:
SSE: 6.146
R-square: 0.997
Adjusted R-square: 0.997
RMSE: 0.8263

这样,就完成一次曲线拟合啦,十分方便快捷。当然,如果你觉得拟合效果不好,还可以在“Fitting”窗口点击“New fit”按钮,按照步骤(4)~(5)进行一次新的拟合。
不过,需要注意的是,cftool 工具箱只能进行单个变量的曲线拟合,即待拟合的公式中,变量只能有一个。对于混合型的曲线,例如 y = a*x + b/x ,工具箱的拟合效果并不好。下一篇文章我介绍帮同学做的一个非线性函数的曲线拟合。

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一款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter

常见的S型曲线有对称型和非对称形的,又称作4参数和5参数拟合回归方程。数学表达式分别为y=D+(A-D)/[1+(x/C)^B]和y=D+(A-D)/[1+(x/C)^B]^M,x为自变量,y为因变量,A、B、C、D和M为需要拟合的参数。S型曲线相对通用,曲线的形状根据情况, 可能是一个单调上升的类似指数, 对数, 或双曲线的曲线, 可能是一个单调下降的上述曲线, 也可以是一条 S 款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter 款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter 形曲线。它要求 x 值不能小于0 (因为指数是实数)。由于其多用性,也成为科研或工程中常用的曲线模型之一。

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CurveExpert Professional是一款用于曲线拟合和数据分析的跨平台软件。可以使用线性回归工具箱,非线性回归模型,平滑方法或各种 条带设计数据。有90多种内置模型可供使用,但自

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(1)Sci-Hub Sci-Hub由哈萨克软件开发暨神经技术研究员亚历珊卓·艾尔巴金(Alexandra Elbakyan)制作,并于2011年9月5日正式上线。该工具免费提供文献下载渠道,只需输入文献DOI

1、Graphpad Prism 8.0进行线性拟合本期主角Graphpad Prism 8.0闪亮登场了,先以Excel线性拟合的数据为例,基本步骤为:打开Graphpad . Linear 款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter regression:得到拟合曲线:在Graphs下Da

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

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选中其中的基本拟合,弹出如下图左侧对话框,勾选显示方程,然后在你需要拟合的曲线中,选取合适的拟合曲线,然后勾选即可。等待曲线拟合完毕,图窗上出现拟合曲线的方程。

线性拟合与曲线拟合,直接在图上添加拟合曲线、拟合方程、判别系数.
MATLAB曲线拟合及Fourier分析
如何利用Origin进行曲线拟合?

Origin 提供了强大的线性回归和函数拟合功能,其中最有代表性的是线性回归和非线性最小平方拟合。曲线拟合(curve 款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter fitting)是指选择适当的曲线类型来拟合数据,并用拟合的曲线方程分析两个变量之间的关系。通过对数据进行曲线拟合,我们不但能找到它的变化规律,还能对数据的变化进行一定程度的预测。

Matlab优化拟合曲线
【科研心得】基于MATLAB的曲线拟合
MATLAB通过优化拟合曲线

其中,y(t) 是时间 t 时的响应,A 和 λ 是要拟合的参数。其中,时间为 ti,响应为 yi,i=1,…,n。误差平方和为目标函数。通常,您要通过测量获得数据。检查拟合质量要检查拟合质量,请绘制数据和生成的拟合响应曲线。根据返回的模型参数创建响应曲线。

Step函数拟合曲线方程浅析

从图1可以看出STEP函数的曲线可以分为3部分: 当 x x0 x>x1时,y3=h1,y3为一段水平直线 这里我们并不知道拟合曲线的方程,图1资料仅指出该曲线为三阶函数曲线,这里我们先假设该曲线为二阶函数曲线,并将两点间的拟合曲线拆分成两部分

利用最小二乘法实现曲线拟合
最小二乘法:气温的曲线拟合和评估(从二次到六次多项式曲线拟合,用RMSE评估拟合效果)

% 利用polyfit()函数进行2次、3次、4次、5次、6次多项式曲线拟合p2 = polyfit(M,T',2);p3 = polyfit(M,T',3);p4 = polyfit(M,T',4);p5 = polyfit(M,T',5);p6 = polyfit(M,T',6);MM = 1:0.1:12;% 利用polyval()函数计算多项式拟合函数的函数值

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B样条曲线拟合原理及代码实现(八十六)
MATLAB绘制带置信区间的拟合曲线
【基础教程】Matlab 曲线拟合之polyfit与polyval函数

xx=linspace(min(x),max(x)); % 绘图用到的点的横坐标yy=polyval(p1,xx); % 拟合曲线的纵坐标plot(x,y,'-or',x1,y1,'-ob',xx,yy); % 绘图,原始数据+拟合曲线hold on;grid on;b0 = [y(1),-1];%设置初始值;Xi=linspace(min(x),max(x)); % 绘图用到的点的横坐标b