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1.如何在Matlab中实现曲线拟合？
2.polyfit的用法
3.polyfit(x, y,4)怎么用matlab拟合？
如何在Matlab中实现曲线拟合？
MATLAB中用多项式拟合函数可以完成此功能：如下图所示：
生成曲线图：
参考代码：（可复制粘贴）
PX=[-3 5 ]; %给出三个点的坐标
PY=[6 2 8]; %给出三个点的坐标
k = polyfit(PX,PY,2) %用多项式曲线拟合函数的系数k，2表示多项式次数（即二次函数）
x=[-5:0.1:]; %作函数曲线，从-5到，间隔0.1(间隔越小精度越高)
fx=polyval(k,源码时代的软件x); %由多项式系数表示的多项式函数，求数组x对应的函数值fx
plot(PX,PY,'r*',x,fx,'b-') %作图：过这3个点的二次函数曲线
polyfit的用法
在MATLAB中，polyfit函数扮演着至关重要的角色，它用于实现数据点的曲线拟合。曲线拟合任务的核心是，给定一组离散数据点（x轴上的值和y轴上的函数值），我们试图通过构建一个数学解析函数，让这个函数在给定的新闻分类python源码点集上尽可能地接近原始数据点的函数值，形成一条曲线。 为了展示polyfit的用法，我们可以看一个简单实例。首先，定义数据点x从0到1，游戏资源论坛源码步长为0.1，其对应的y值为[-0., 1., 3., 6., 7., 7., 7., 9., 9., 9., .2]。接着，我们可以使用以下命令进行二次曲线拟合：A = polyfit(x, y, 2);
z = polyval(A, x);
这里，'2'表示我们选择的鞋服商城源码拟合多项式的阶数，为二次函数。然后，通过polyval函数将拟合系数A应用到x值上，得到拟合后的曲线z。最后，小程序公益源码用红色星号(*)表示原始数据点，蓝色线则表示拟合的曲线，通过plot(x, y, 'r*', x, z, 'b')命令可视化出来。总的来说，polyfit函数是实现数据拟合的强大工具，通过调整多项式的阶数，我们可以得到不同复杂度的曲线来逼近数据，为数据分析和模型构建提供有力支持。
polyfit(x, y,4)怎么用matlab拟合？
这样：x=[1 3 5 6 8 9 ];
y=[ ];
plot(x,y,'ro');
p=polyfit(x,y,4);%于是拟合出的曲线就是p(1)x^4+p(2)x^3+p(3)x^2+p(4)x+p(5)，想拟合成其它次数的多项式只需将4改为相应的次数即可
f=poly2sym(p);
xinterp=[2 4 7 ];
yinterp=subs(f,xinterp);
hold on;
plot(xinterp,yinterp,'o');
ezplot(f,[0,])
扩展资料：
注意事项
函数命令为：
a=polyfit(x,y,m) % x，y为对应的自变量，m为需要拟合的最高次幂
y=polyval(a,x); %根据拟合的函数得出x对应的因变量的值
函数表达形式为：f(x)=a1*x^m+...+am*x+a_m+1
polyfit(x,y,n)其中：x, y为已知数据点向量, 分别表示横、纵坐标，n为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中.参数p为拟合多项式 y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。
示例：
%多项式拟合
x = (0: 0.1: 7)';
y = sin(x);
p = polyfit(x,y,3) %p为拟合后的多项式系数
z=polyval(p,x);
plot(x,y,'r',x,z,'b')
其中p为拟合后的多项式系数，运行结果为：
p =0. -0. 1. -0.
