[求助]!!!一个关于matlab进行数据拟合的问题

wkjchinaren

传感器试验测得大量的数据：
对每一个给订的温度点，在8个不同的 压力点下测得一个对应的AD值，比如：25摄氏度，
40kpa，AD是32487;45摄氏度，120kpa，AD是9832。。。。
现在的问题是如何利用matlab进行数据拟合，得出一个误差小的表达式，z=f(x,y)
我试过polyfit,surf可是不适用的，
因为这是两个输入对应一个输出，
那么回归命令regress可以么？？？清高手指点一下

wkjchinaren

<>为什么没有人回复啊？大家帮帮忙啊</P>

hbh

<>你做的那个式子错了吧，那个z=f(x,y),好象不是那个，因为你这样得到的是一个三维的东西，你的结果可能是一个数吧，你可能是要这样的一个式子吧，y=f(x)</P><>那样的话，就可以用拟合算</P>

wkjchinaren

我是需要得出一个两输入单输出的表达式的z=f(x,y)，所以遇到问题了啊。。。不知道regress命令是否可以啊。

海岩秋沙

要进行什么样子的拟合 才是关键啊

tcr_2001

<>用regress</P>
<>[b,bint,r,rint,stats]=regress([32478;9238],[1 25 40;1 45 120],0.05)</P>
<>可以做置信水平为0.05的线性拟合</P>
<P>我也是现学现卖，请高手指教</P>

aysten

<>    在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。</P>
<>    下面给你简单介绍一下它的使用方法。</P>
<>    首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。</P>
<P>    例如在命令行里输入下列数据:</P>
<P>x=(0:0.02:0.98)';</P>
<P>y=sin(4*pi*x+rand(size(x)));</P>
<P>此时x-y之间的函数近似的为正弦关系，频率为2，但是存在一个误差项。</P>
<P>可以通过作图看出它们的大体分布:</P>
<P>plot(x,y,'*','markersize',2);</P>
<P>    打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。</P>
<P>    点击Fitting...按钮，出现Fitting对话框，Fitting对话框分为两部分，上面为Fit Editor，下面为Table of Fits,有时候窗口界面比较小，Fit Editor部分会被收起来，只要把Table of Fits上方的横条往下拉就可以看见Fit Editor。在Fit Editor里面点击New Fit按钮，此时其下方的各个选框被激活，在Data Set选框中选中刚才建立的x-y数据组，然后在Type of fit选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是：</P>
<P>Custom Equations    用户自定义函数</P>
<P>Expotential         e指数函数</P>
<P>Fourier             傅立叶函数，含有三角函数</P>
<P>Gaussian            正态分布函数，高斯函数</P>
<P>Interpolant         ？？(不好意思，不知道对应的术语是什么)含有线性函数，移动平均等类型的拟合</P>
<P>Polynomial          多项式函数</P>
<P>Power               幂函数</P>
<P>Rational            有理函数（不太清楚，没有怎么用过）</P>
<P>Smooth Spline       ？？（光滑插值或者光滑拟合，不太清楚）</P>
<P>Sum of sin functions正弦函数类</P>
<P>Weibull             威布尔函数（没用过）</P>
<P>    不好意思，没有学过数理统计，所以很多东西都是用了才知道，翻译也就不太准确。不过在Type of fit选框下方有一个列表框，基本上各个函数类里的函数都写成解析式列在下方以供选择，所以找合适的函数还是比较容易的。</P>
<P>    在这个Type of fit选框中选择好合适的类型，并选好合适的函数形式。于是点击Apply按钮，就开始进行拟合或者回归了。此时在Curve Fitting Tool窗口上就会出现一个拟合的曲线。这就是所要的结果。</P>
<P>    在上面的例子中，选择sum of sin functions中的第一个函数形式，点击Apply按钮，就可以看见拟合得到的正弦曲线。</P>
<P>    在Fitting对话框中的Results文本框中显示有此次拟合的主要统计信息，主要有</P>
<P>General model of sin1:</P>
<P>       .......               (函数形式）</P>
<P>Coefficients (with 95% conffidence range)  (95%致信区间内的拟合常数）</P>
<P>      a1=... ( ...  ...)     （等号后面是平均值，括号里是范围）</P>
<P>      ....</P>
<P>Godness of fit:       (统计结果）</P>
<P>     SSE:   ...      （方差）</P>
<P>     R-squared: ...   (决定系数，不知道做什么的）</P>
<P>     Adjusted R-squared: ...  (校正后的决定系数，如何校正的不得而知）</P>
<P>     RMSE: ...        (标准差）</P>
<P>     上面的例子中经过拟合得到的函数最后为</P>
<P>y=0.9354*sin(12.36x+6.886)</P>
<P>频率为1.98加减0.03，和原来设置的频率为2符合，相对误差为1.5%。</P>
<P>    这是曲线拟合工具箱的一个最简单的使用方法，上面还有很多功能，写是写不完的，自己参照这个基本的思路，翻着英汉词典，看着帮助，然后一个按钮一个按钮的试吧。</P>
<P>    另外要说的是，如果想把这个拟合的图像导出的话，在Curve Fitting Tool窗口的File菜单下选Print to Figure，此时弹出一个新的图像窗口，里面是你要导出的图像，在这个figure窗口的File菜单里再选Export，选择好合适的格式，一般是jpeg，选择好路径，点击OK就可以了。出来的图像可以在Word等编辑环境中使用，就不多说了。</P>
<P>    要修改图像的性质，如数据点的大小、颜色等等的，只需要在对象上点右键，就差不多可以找到了。</P>

afa206

用回归分析做，可设y=a+bx1+cx2,x1,x2分别表示温度，压强．详见姜起源的＜数学实验＞一书