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,大都汇源码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码云直播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，php生成密码源码步长为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node项目修改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，机器0的源码用红色星号(*)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.