MATLAB中通过一组离散数据拟合得到函数后,怎样知道y求x

有很多办法可以用.最简单的是histogram,就是直方图方法：每个数据点代表一个单位长方体,对每个数据点进行统计求和即可.这是KDE(kernelDensityestimation)方法的一个特例.

给你举个例子,思路就是看一列四舍五入后是否有与原始数据相同的元素,因为整数四舍五入后不会变：>>aa=0.72240.97300.43240.17340.060560.00000.649060.000

File->Import,导入1.txt文件,则在workspace中生成一个x1文件,右击它一下,选择bar(x1),可以画出图.至于曲线一般用plot函数,坐标用axis改.再问：你好，我现

clc;clear%复化cotes公式求积分值%[a,b]为积分区间%n是等分区间份数load('C:\Users\baiyanglong\Desktop\n.mat')a=1000;

档,一般都有.你在帮助菜单里面调出来看看就知道filter函数怎么用了.这种编程问题都可以通过察看文档解决的.

拟合的时候把y当作自变量,x当作未知数这样拟合出来的函数是x=f(y)知道y求x就容易了

只是画图的话,不用lowpassfilterx为hexx=hex2num(x);lx=length(x);X=fft(x);若fs是采样率的话plot((0:lx/2-1)/lx*fs,abs(X(1

离散度,应该就是可以用标准差来显示的每个数和平均数的差的平方相加再除以个数,最后开方.补充:那样算出来的不是方差吗?不过一样的拉,都可以用来显示离散度的,我们刚学过的.

functionI=S_quad(x,y)n=length(x);m=length(y);if=merror('ThelengthsofXandYmustbeequal');return;endifr

可以参考http://www.xinyudiyi888.com/?post=3这篇博客文章上的办法再问：额点都是未知的啊再答：亲，你有图，先二值化，你可以获取点啊，而且你说的是对离散点进行直线拟合。

首先把txt文件命名成data.txt然后编写m文件如下：loaddata.txtx=data(:,1);y=data(:,2);plot(x,y)注：实在不行,把数据发给我.再问：不行啊部分数据0.

实际上离散数据变换太慢了,一般采用fft函数,速度快,而且效果差不多,你不给数据如何写代码再问：能否留下Q，数据太多，不好弄，谢谢了！再答：183367852

先得到下标:r=randi(6,100,1)然后新数列：A(1:100)=[a(r(1));a(r(100))]

将下面内容保存为Simpson.mfunctiony=Simpson(f,a,b,M)%f被积函数；a积分下限；b积分上限；M子区间个数（将x分为多少个区间）ifM==0y=0;elseh=(b-a)

看你的数据不多啊,我的建议还是把数据分段,然后写三个拟合函数这样呗

叫做曲线拟合,可以用fit命令,也可以用曲线拟合工具箱工具箱最方便先输入数据打开start->toolboxes->curvefitting->curvefittingtoolboxes点data,选

这个没有的,统计学上描述一组数据离散程度的指标只有极差、四分位数间距、方差、标准差、变异系数.

离散度,应该就是可以用标准差来显示的每个数和平均数的差的平方相加再除以个数,最后开方比如A组59.5744680961.9469026561.6438356260.3903121260.8500280

x=[0,0,0,950,950,1900,1900,1900,2850,2850,3800,3800,3800];y=[-2000,0,2000,-1000,1000,-2000,0,2000,-1

哦这个比较简单,下面使用两种方法%bydynamic%2009.2.%%得到积分数据,这里的x我是随机生成的x=rand(1,1000);t=[1:1000]*(1/100);%%方法一trapz(t