1.matlab polyfit名词解释
2.最小二乘法（附MATLAB代码）

matlab polyfit名词解释

       在MATLAB中，函函数polyfit函数是数源一个用于拟合数据点的工具，其主要调用格式为polyfit(x,代码 y, n)。其中，函函数x代表源数据点的数源横坐标，可以是代码筹码分布精髓源码行向量或矩阵形式，y则是函函数纵坐标，同样可为行向量或矩阵，数源n则是代码你期望拟合的多项式的阶数，例如一阶直线(n=1)或二阶抛物线(n=2)。函函数并非阶数越高越好，数源要根据实际数据的代码拟合效果来决定。

       polyfit函数的函函数输出是一个系数向量，从左到右表示从高次到低次的数源多项式系数。举个例子，代码a6wz源码如果x值为0到2.5，步长为0.1，y值为erf(x)的结果，拟合6阶多项式后，输出的系数向量为0., -0., 0., -0., 0., 1., 0.，这意味着y的表达式为0.x^6 - 0.x^5 + ... + 1.x + 0.。

       在MATLAB中，unity 传送门源码多项式拟合的基本命令为a = polyfit(xdata, ydata, n)，其中xdata和ydata为待拟合的数据，n是多项式的最高阶数。函数返回的a是一个系数向量，可以用于计算在给定x值上的多项式值，例如y = polyval(a, x, m)。m表示多项式的网上便利店源码阶数，如m=1表示线性，m=2表示二次。polyfit函数的底层原理是基于最小二乘法，目标是找到一条在数据点上误差最小的曲线。

扩展资料

       polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的怎么导入网站源码函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。

最小二乘法（附MATLAB代码）

       对于需要了解最小二乘法的朋友们，这里提供一个MATLAB实现的简单教程。首先，最小二乘法涉及到两个基本函数：polyfit(x,y,n)和polyval(p,x)。

       polyfit函数用于计算拟合多项式系数，接受输入为x和y的向量，其中x代表自变量，y代表因变量，n则指定拟合的多项式次数。返回的p向量按多项式降幂排列。而polyval函数则是利用这些系数，在给定的x值上计算多项式的函数值。

       举个例子，假如我们有如下一组数据：

       为了进行一次函数拟合，我们可以使用如下MATLAB代码：

       运行后，我们得到的是一次函数：...

       同样，如果使用二次函数，代码和结果如下：

       需要注意的是，使用polyfit时，x的不重复元素个数m至少要大于等于拟合阶数k加1。这是因为k阶拟合需要确定k+1个参数，至少需要k+1个独立的(x, y)对来确定。例如，试图用9阶多项式拟合时，结果通常正常，但若提升到阶，可能会出现异常，如下所示：

       因此，确保x的唯一元素数量足够多，是使用polyfit函数时的重要原则。