matlab多项式绘图

在MATLAB中，可以使用 `polyval` 函数生成多项式函数的值，然后使用 `plot` 函数绘制多项式函数的图像。下面是一个简单的多项式绘图的例子：

% 定义多项式系数
a = [1, -5, 6];

% 生成多项式函数的值
x = linspace(-5, 5, 100);
y = polyval(a, x);

% 绘制多项式图像
plot(x, y);
grid on;
xlabel('x');
ylabel('y');
title('多项式函数');

在这个例子中，我们定义了一个三次多项式函数 $y=x^2-5x+6$，然后使用 `polyval` 函数生成函数在 $[-5,5]$ 区间内的100个取值，最后使用 `plot` 函数绘制函数的图像。 `grid on` 命令用来显示网格线， `xlabel` 和 `ylabel` 命令用来设置坐标轴标签， `title` 命令用来设置图像标题。

相关问题

Matlab多项式拟合绘图步骤

Matlab多项式拟合绘图的步骤如下：

1. 准备数据：将需要拟合的数据按照x和y的顺序存储在数组中。

2. 选择拟合阶数：根据实际数据情况，选择多项式的阶数。一般选择阶数较低的多项式，以防止过拟合。

3. 进行拟合：使用Matlab中的polyfit函数进行多项式拟合。函数的输入参数为存储数据的数组和所选择的多项式阶数，输出参数为多项式系数。

4. 绘制拟合曲线：使用polyval函数，根据拟合得到的多项式系数，计算x对应的y值，绘制拟合曲线。同时，也可以绘制原始数据点以便比较。

下面是Matlab代码示例：

% 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 5, 9, 12, 16];

% 选择阶数为2的多项式进行拟合
p = polyfit(x, y, 2);

% 绘制拟合曲线和原始数据点
x_fit = linspace(min(x), max(x), 100);
y_fit = polyval(p, x_fit);
plot(x_fit, y_fit, 'r-', x, y, 'bo');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('拟合曲线', '原始数据点');

运行以上代码，即可绘制出多项式拟合的结果。

matlab多项式拟合代码

在MATLAB中，进行多项式拟合比较简单，可以使用polyfit函数。下面是两个示例代码：

示例代码1：

clc;
clear;
close all;

len = 20; % 数据长度
x = 1:1:len; % 时间轴坐标
y = x.^6; % 生成6次多项式

figure,plot(x,y,'o');
xlabel('Position / s');
ylabel('Intencity / cd');
title('Input Signal');

% 多项式拟合
coef = polyfit(x,y,4); % 拟合4阶多项式
coee = polyval(coef,x); % 使用拟合系数生成以x为坐标的多项式
hold on,plot(x,coee); % 绘图命令
legend('Initial Curve','Fitting Curve');

示例代码2：

function [] = test()
    %%载入数据
    data = importdata('linear_regression.txt');
    x = data(:, 1);
    y = data(:, 2);
    
    f = polyfit(x, y, 10); %多项式拟合, 10为设置的多项式系数
    xi = min(x) : 0.02 : max(x);
    yi = polyval(f, xi); %计算多项式的值
    plot(xi, yi, x, y, 'r*');
end

这些示例代码演示了如何使用polyfit函数对数据进行多项式拟合，并且将拟合结果与原始数据一起绘制在图像上。你可以根据自己的需求调整拟合的多项式阶数或者增加更多的数据点进行拟合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB多项式拟合](https://blog.csdn.net/ruredfive/article/details/122997102)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Matlab数据拟合](https://blog.csdn.net/weixin_44575152/article/details/107543186)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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