matlab编程问题,已知函数表达式和数据,求表达式中的系数数据为 t=[0.1,1.1,2.3,3.4,4.5,5.7,6.7]; y=[0,94.0,84.0,77.0,69.0,62.0,56.0]; 所求函数形式为 Ae-βt cos(wt+Φ) 最后要求出β的值 (-βt 为e的上标,即e指数
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/04 19:46:43
![matlab编程问题,已知函数表达式和数据,求表达式中的系数数据为 t=[0.1,1.1,2.3,3.4,4.5,5.7,6.7]; y=[0,94.0,84.0,77.0,69.0,62.0,56.0]; 所求函数形式为 Ae-βt cos(wt+Φ) 最后要求出β的值 (-βt 为e的上标,即e指数](/uploads/image/z/692062-70-2.jpg?t=matlab%E7%BC%96%E7%A8%8B%E9%97%AE%E9%A2%98%2C%E5%B7%B2%E7%9F%A5%E5%87%BD%E6%95%B0%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F%E5%92%8C%E6%95%B0%E6%8D%AE%2C%E6%B1%82%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F%E4%B8%AD%E7%9A%84%E7%B3%BB%E6%95%B0%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%BA+t%3D%5B0.1%2C1.1%2C2.3%2C3.4%2C4.5%2C5.7%2C6.7%5D%3B+y%3D%5B0%2C94.0%2C84.0%2C77.0%2C69.0%2C62.0%2C56.0%5D%3B+%E6%89%80%E6%B1%82%E5%87%BD%E6%95%B0%E5%BD%A2%E5%BC%8F%E4%B8%BA+Ae-%CE%B2t+cos%28wt%2B%CE%A6%29+%E6%9C%80%E5%90%8E%E8%A6%81%E6%B1%82%E5%87%BA%CE%B2%E7%9A%84%E5%80%BC+%EF%BC%88-%CE%B2t+%E4%B8%BAe%E7%9A%84%E4%B8%8A%E6%A0%87%2C%E5%8D%B3e%E6%8C%87%E6%95%B0)
matlab编程问题,已知函数表达式和数据,求表达式中的系数数据为 t=[0.1,1.1,2.3,3.4,4.5,5.7,6.7]; y=[0,94.0,84.0,77.0,69.0,62.0,56.0]; 所求函数形式为 Ae-βt cos(wt+Φ) 最后要求出β的值 (-βt 为e的上标,即e指数
matlab编程问题,已知函数表达式和数据,求表达式中的系数
数据为 t=[0.1,1.1,2.3,3.4,4.5,5.7,6.7]; y=[0,94.0,84.0,77.0,69.0,62.0,56.0];
所求函数形式为 Ae-βt cos(wt+Φ) 最后要求出β的值 (-βt 为e的上标,即e指数形式)
matlab编程问题,已知函数表达式和数据,求表达式中的系数数据为 t=[0.1,1.1,2.3,3.4,4.5,5.7,6.7]; y=[0,94.0,84.0,77.0,69.0,62.0,56.0]; 所求函数形式为 Ae-βt cos(wt+Φ) 最后要求出β的值 (-βt 为e的上标,即e指数
t=[0.1,1.1,2.3,3.4,4.5,5.7,6.7]';
y=[0,94.0,84.0,77.0,69.0,62.0,56.0]';
ft_ = fittype('A*exp(-beta*t)*cos(w*t+phi)',...
'dependent',{'y'},'independent',{'t'},...
'coefficients',{'A','beta','phi','w'});
st=[-100 0.01 -pi 5]
[curve,goodness]= fit(t,y,ft_,'Startpoint',st)
figure
plot(curve,'predobs',0.95);
hold on,plot(t,y,'b*')
st =
-100.0000 0.0100 -3.1416 5.0000
curve =
General model:
curve(t) = A*exp(-beta*t)*cos(w*t+phi)
Coefficients (with 95% confidence bounds):
A = -143.8 (-219.6,-68.05)
beta = 0.135 (0.01584,0.2541)
phi = -2.131 (-2.379,-1.883)
w = 5.394 (5.259,5.529)
goodness =
sse:352.1786
rsquare:0.9377
dfe:3
adjrsquare:0.8754
rmse:10.8348