半导体热敏电阻温度曲线的Matlab曲线拟合

[matlab 曲线拟合]MATLAB的曲线拟合篇一: MA TLAB的曲线拟合MA TLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令。

曲线拟合就是计算出两组数据之间的一种函数关系，由此可描绘其变化曲线及估计非采集数据对应的变量信息。

1.线性拟合函数：regress调用格式：b =regress[b,bint,r,rint,stats]= regress[b,bint,r,rint,stats] =regressx=[ones …];y=x*[10;1]+normrnd;[b,bint]=regress结果得回归方程为：y=9.9213+1.0143xx=1:20;y=x+3*sin;p=polyfitxi=linspace;z=polyval;% 多项式求值函数plotlegendfunction yy=modela=beta0;b=beta0;yy=a+*exp);拟合程序：x=[8.00 8.00 10.00 10.00 10.00 10.00 12.00 12.00 12.00 14.00 14.0014.00...16.00 16.00 16.00 18.00 18.00 20.00 20.00 20.00 20.00 22.00 22.0024.00...24.00 24.00 26.00 26.00 26.00 28.00 28.00 30.00 30.00 30.00 32.0032.00...34.00 36.00 36.00 38.00 38.00 40.00 42.00]‟;y=[0.49 0.49 0.48 0.47 0.48 0.47 0.46 0.46 0.45 0.43 0.45 0.43 0.430.44 0.43...0.43 0.46 0.42 0.42 0.43 0.41 0.41 0.40 0.42 0.40 0.40 0.41 0.400.41 0.41...0.40 0.40 0.40 0.38 0.41 0.40 0.40 0.41 0.38 0.40 0.40 0.390.39]‟;beta0=[0.30 0.02];betafit = nlinfit结果：betafit =0.3896 0.1011即：a=0.3896 ，b=0.1011 拟合函数为：x1 =[1150,1000,900,850,700,625,550,475,3350,3500,5900,5800,5700,4600,4625,4725,11650,11200,11200 ]‟;x2 =[175,100,25,0,75,100,150,200,50,600,500,225,100,1225,1600,2000,1200,1000,1550 ]‟;x = [x1,x2];y=[1.44E-02,1.80E-02,6.08E-02,5.59E-02,3.42E-02,7.74E-03,1.17E-03,6.16E-03,1.91E-04,1.,resplot3)% 值的选取没有定法，与实际问题的模型有关。

Matlab中的曲线拟合方法引言在科学与工程领域，数据拟合是一个重要的技术，可用于分析实验数据、预测未知的对应关系，并量化观察到的现象。

其中，曲线拟合是一种常见的数据拟合方法，而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了多种曲线拟合工具和函数，方便用户进行数据分析和模型建立。

本文将对Matlab中的曲线拟合方法进行详细介绍和讨论。

一、线性拟合线性拟合是最简单且常见的曲线拟合方法，其基本思想是通过一条直线拟合数据点，找到最佳拟合直线的参数。

在Matlab中，可以使用polyfit函数实现线性拟合。

该函数接受两个输入参数，第一个参数为数据点的x坐标，第二个参数为数据点的y坐标。

返回结果为一个一次多项式拟合模型的参数。

例如，我们有一组实验测量数据如下：x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [3, 5, 7, 9, 11];通过polyfit函数进行线性拟合：coeff = polyfit(x, y, 1);其中，1表示要拟合的多项式的次数，这里我们选择了一次多项式（直线）。

coeff即为拟合得到的直线的参数，可以通过polyval函数将参数代入直线方程，得到对应x的y值。

y_fit = polyval(coeff, x);接下来，我们可以使用plot函数将原始数据点和拟合曲线都绘制在同一张图上：figure;plot(x, y, 'o', 'MarkerSize', 10); % 绘制原始数据点hold on;plot(x, y_fit); % 绘制拟合曲线xlabel('x');ylabel('y');legend('原始数据点', '拟合曲线');通过观察图像，我们可以初步判断拟合的效果如何。

如果数据点较为分散，直线拟合效果可能较差。

在此情况下，可以考虑使用更高次的多项式进行拟合。

二、多项式拟合多项式拟合是一种常见的曲线拟合方法，其基本思想是通过一个一定次数的多项式函数来拟合数据点。

半导体热敏电阻温度曲线的Matlab 曲线拟合摘要：为了便于快速地找到适用的曲线拟合方法，以半导体热敏电阻实验中温度曲线的曲线拟合为例，全面地总结了利用Matlab 程序进行曲线拟合的基本理论和具体方法，演示了lsqcurvefit 、nlinfit 和fit 三个非线性拟合指令的具体程序格式与操作步骤。

这些Matlab 指令程序可以有效地应对实验数据处理中各种复杂的曲线拟合问题。

关键词：曲线拟合；Matlab ；非线性拟合；最小二乘法中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）37-0066-03收稿日期：2018-11-24基金项目：国家自然科学基金项目（11604183）作者简介：董庆瑞（1975-），男（汉族），副教授，博士，研究方向为低维半导体物理。

在实验数据处理过程中，经常需要选择曲线类型来拟合原始数据，并以所得曲线方程来反映变量间的函数关系[1]。

随着计算机性能的提高和数值计算方法的发展，计算机软件在实验数据曲线拟合工作中发挥了越来越大的作用。

目前利用计算机数值计算进行曲线拟合是实验数据曲线拟合工作的必然选择。

虽然计算机语言或曲线拟合软件在实验数据的曲线拟合过程中得到了广泛运用，但对其具体操作知识的系统总结却不全面。

本文以半导体热敏电阻实验中实验数据的曲线拟合为例，总结了各种Matlab 拟合指令的具体用法。

一、半导体热敏电阻实验半导体材料具有显著的热电特性，半导体热敏电阻的温度系数为负值，近似满足下式：R=R 0exp[B （1T -1T 0）]（1）式中R 是温度为T 时的电阻，T 为绝对温度，B 为温度系数，R 0为温度T 0时的电阻。

半导体热电特性综合实验仪HJZ-1B 的恒定电流为20μA ，仪器电压窗口显示硅热敏电阻两端电压值，单位是mV ，仪器温度窗口显示硅热敏电阻的温度值，单位是℃。

实验仪可以通过计算机来控制，数据导出到Excel 表格，格式如图1所示。

matalab曲线拟合MATLAB曲线拟合是指在一定条件下，利用数学模型和算法对实验数据进行拟合，以进而得出数据特征和规律的过程。

通过MATLAB曲线拟合，可以在大量数据中筛选出潜在的相关性和规律性，更好地理解实验数据，提高研究结果的分析和预测能力，为科学研究和工业应用提供理论和实践基础。

本文将探讨MATLAB曲线拟合的相关概念、方法和应用。

一、曲线拟合的概念曲线拟合是一种数学方法，利用一定的数学模型和算法对实验数据进行拟合，以得出数据之间的相互关系和规律。

在MATLAB中，曲线拟合具有很高的灵活性和适用性，可以应用于各种不同类型的数据，如线性数据、非线性数据和多项式数据等。

一般来说，拟合函数的形式和参数值将根据数据的特征和目标而变化，以实现最优的拟合效果。

常见的曲线拟合方法包括线性回归、非线性回归、多项式拟合和曲线拟合等，具体如下：1.线性回归线性回归是最简单的曲线拟合方法之一，它试图利用直线函数来拟合数据点，以揭示数据之间的线性关系。

MATLAB中提供了静态和动态线性回归模型，可以通过最小二乘法、梯度下降法等算法来确定最优的拟合函数。

线性回归只适用于线性数据，而非线性回归则可用于拟合更复杂的数据。

MATLAB中提供了非线性函数和指数函数等多种非线性拟合方法，可以根据数据分布和需求进行选择。

3.多项式拟合多项式拟合是一种常见的曲线拟合方法，可以用于拟合多项式数据。

MATLAB中常用的多项式拟合函数包括polyfit和polyval等，它们可以帮助用户通过调整曲线阶数、曲线拟合类型等参数来实现最优的拟合效果4.曲线拟合曲线拟合是将实验数据拟合到特定类型的曲线上，以确定数据之间的关系。

MATLAB中提供了许多曲线拟合函数，如spline、pchip、csape等，它们可以帮助用户根据数据的特点选择最合适的曲线拟合方法。

曲线拟合广泛应用于各种领域，如工程、物理、生物、金融和地质等领域。

下面是一些常见的应用实例：1.金融数据分析：通过曲线拟合模型，可以预测股票价格趋势、货币汇率和股票波动等金融数据的变化。

matlab 曲线拟合
Matlab曲线拟合是一项十分重要的数学运算，它可以帮助我们在解决复杂的数学问题时有效地为我们提供帮助。

它能够帮助我们对实际数据进行分析和拟合，以达到最佳的拟合效果。

首先，我们可以使用Matlab来分析数据，并从中提取有用的信息。

使用Matlab的统计功能，可以进行假设检验、相关性检验和线性回归分析等。

这些步骤可以帮助我们发现数据中有趣的特征，并为进一步操作做好准备。

接下来，我们就可以开始拟合曲线了。

Matlab有很多内置的曲线拟合函数，比如指数拟合函数、多项式拟合函数和指数多项式拟合函数等，我们可以根据自己的需求来选择最合适的拟合函数。

只要在Matlab中输入相应的坐标点，就能够计算出适合的拟合函数，这让我们的工作变得更加简单高效。

最后，在曲线拟合的分析过程中，我们可以利用Matlab的图形功能来可视化结果。

Matlab提供多种图形类型，比如散点图、折线图、柱状图和三维图等，通过这些图形可以对拟合结果进行直观地分析，以便更好地理解曲线拟合的结果。

总之，Matlab曲线拟合提供了一种强大的数学解决方案，有助于我们快速有效地拟合曲线，并获得更好的分析结果。

使用Matlab，我们可以更加轻松高效地处理数学运算，并辅助我们开展更为有效的研究。

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在Matlab中进行数据拟合和曲线拟合的方法在科学研究或工程应用中，数据拟合和曲线拟合是常见的计算任务之一。

Matlab作为一种强大的数值计算软件，提供了丰富的工具和函数，方便我们进行数据拟合和曲线拟合的操作。

本文将介绍在Matlab中进行数据拟合和曲线拟合的几种方法。

一、线性回归线性回归是最简单的数据拟合方法之一，常用于建立变量之间的线性关系模型。

在Matlab中，可以使用polyfit函数进行线性回归拟合。

该函数可以根据输入数据点的横纵坐标，拟合出一条直线，并返回直线的斜率和截距。

例如，以下代码演示了如何使用polyfit函数进行线性回归拟合：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 3, 4, 5, 6];coefficients = polyfit(x, y, 1);slope = coefficients(1);intercept = coefficients(2);```在上述代码中，数组x和y分别表示数据点的横纵坐标。

polyfit函数的第三个参数1表示拟合的直线为一阶多项式。

函数返回的coefficients是一个包含斜率和截距的数组，可以通过coefficients(1)和coefficients(2)获取。

二、多项式拟合在实际应用中，线性模型并不适用于所有情况。

有时，数据点之间的关系可能更复杂，需要使用更高阶的多项式模型来拟合。

Matlab中的polyfit函数同样支持多项式拟合。

我们可以通过调整多项式的阶数来拟合不同次数的曲线。

以下代码展示了如何使用polyfit函数进行二次多项式拟合：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 6, 10, 16, 24];coefficients = polyfit(x, y, 2);a = coefficients(1);b = coefficients(2);c = coefficients(3);```在上述代码中，polyfit的第三个参数2表示拟合的多项式为二阶。

如何使用MATLAB进行曲线拟合MATLAB是一种功能强大的数学软件，它提供了许多用于数据分析和曲线拟合的工具。

曲线拟合是一项常用的数学技术，它用于找到数据集中最符合实际情况的曲线。

在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行曲线拟合，以及一些常见的曲线拟合方法。

在开始之前，让我们先了解一下曲线拟合的概念。

曲线拟合是通过将已知数据点拟合到合适的曲线上来预测未知数据点的技术。

它可以用于数据分析、模型建立、趋势预测等许多领域。

MATLAB提供了多种曲线拟合的方法，其中最常见的是最小二乘拟合。

最小二乘拟合是一种通过最小化观测数据的平方误差来确定参数的方法。

在MATLAB 中，可以使用"polyfit"函数进行最小二乘拟合。

该函数可以拟合多项式曲线和线性曲线。

例如，我们有一组数据点x和对应的y，我们想要拟合一个一次多项式曲线y= ax + b。

我们可以使用"polyfit"函数来找到最佳拟合，并返回系数a和b。

```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 3, 4, 5, 6];p = polyfit(x, y, 1);a = p(1);b = p(2);```在上面的代码中，"polyfit"函数的第一个参数是x值，第二个参数是y值，第三个参数是拟合多项式的阶数。

在这个例子中，我们使用一次多项式即阶数为1。

除了最小二乘拟合，MATLAB还提供了其他一些常用的曲线拟合方法，例如多项式拟合、指数拟合和对数拟合。

这些方法可以通过更改"polyfit"函数的第三个参数来使用。

另一个常用的曲线拟合方法是通过曲线拟合工具箱中的"fit"函数进行非线性拟合。

非线性拟合是指目标函数和参数之间是非线性关系的拟合。

与最小二乘拟合不同，非线性拟合能够拟合更复杂的曲线和模型。

例如，我们有一组数据点x和对应的y，我们想要拟合一个指数曲线y = ae^bx。

matlab 拟合曲线
Matlab 拟合曲线是 Matlab 中一项常见的功能，它可以将一组数据进行拟合，并生成一条拟合曲线。

拟合曲线可以用来描述两个变量之间的关系，或者用来预测未知数据。

Matlab 拟合曲线是一个强大的工具，可以自动对输入数据进行分析处理，根据分析结果来拟合出曲线，从而得到相关的参数和结果。

在使用 Matlab 拟合曲线功能之前，首先需要准备好要拟合的数据，数据包括 x 和 y 的数值，x 表示输入数据，y 表示输出数据，这些数据可以来自实验的测量值，也可以是一些已知的模型数据。

拟合曲线的类型可以是线性，指数，多项式，伽马，指数等等，具体取决于要拟合的数据特征。

当准备好要拟合的数据之后，就可以使用 Matlab 拟合曲线功能来进行处理。

Matlab 拟合曲线功能提供了不同的函数，用户可以根据自己需要选择使用哪一个函数，然后把准备好的数据输入到 Matlab 命令行中，就可以得到拟合曲线的结果。

Matlab 拟合曲线的结果可以用来确定拟合的曲线类型，以及拟合曲线的参数；同时，拟合曲线的过程也可以作为一种分析工具，可以帮助用户更好地理解数据，并得
出一些有价值的结论。

拟合曲线还可以用来预测未知数据，比如给定 x 值，可以预测出 y 值，这样就可以帮助用户更好地分析数据及其规律。

总之，Matlab 拟合曲线功能是一个非常有用的工具，可以帮助用户更好地理解数据，找出数据之间的关系、规律，并利用这些规律来预测未知数据。

使用Matlab进行曲线拟合的方法，把学习所得记录下来，和大家共享。

一、单一变量的曲线逼近Matlab有功能强大的曲线拟合工具箱，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 R2015b 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、在命令行输入数据,也可以读取：2、启动曲线拟合工具箱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“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-preservingPolynomial：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 + cRational：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。