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1、由上面的散點(diǎn)圖可知，其對(duì)應(yīng)的函數(shù)形式為下圖所示：

2、接下我們采用這個(gè)函數(shù)模型對(duì)上面的離散數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合，代碼如下：syms tf=fittype('a*cos(k*t)*exp(w*t)','independent','t','coefficients',{'a','k','w'});cfun=fit(x,y,f) %顯示擬合函數(shù)，數(shù)據(jù)必須為列向量形式xi=0:0.1:20;yi=cfun(xi);figureplot(x,y,'r*',xi,yi,'b-');title('擬合函數(shù)圖形');figureplot(x,sqrt(y-yi(1:1:18,:).^2/18),'r*');title('標(biāo)準(zhǔn)誤差圖');運(yùn)行結(jié)果如下：

3、由上面的擬合函數(shù)圖形和標(biāo)準(zhǔn)誤差圖形可知,擬合函數(shù)給出了數(shù)據(jù)的大致趨勢(shì)，結(jié)果很好，下面再給出幾個(gè)參數(shù)值與對(duì)應(yīng)參數(shù)的置信區(qū)間；

4、細(xì)心的網(wǎng)友可能看到命令窗口中給出的Warning,其實(shí)，因?yàn)槲覀內(nèi)齻€(gè)參數(shù)a,k,w三個(gè)參數(shù)的初始值未給出導(dǎo)致，因此如果擬合結(jié)果不是十分理想，可以多運(yùn)行幾次。

5、最后，我們對(duì)上述Matlab代碼所出現(xiàn)的一些函數(shù)進(jìn)行大致介紹，如果想要詳細(xì)介紹請(qǐng)參考Matlab說(shuō)明文檔。%自定義擬合函數(shù)，在使用時(shí)直接模仿下面的參數(shù)填寫(xiě)即可f=fittype('a*cos(k*t)*exp(w*t)','independent','t','coefficients',{'a','k','w'});%根據(jù)自定義的擬合函數(shù)來(lái)擬合數(shù)據(jù)x,y，注意數(shù)據(jù)必須為列向量形式cfun=fit(x,y,f)

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