[fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft );代码含义

这段MATLAB代码含义如下：

`[fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft );`

这段代码是用来进行非线性拟合的，其中：

- `xData`是自变量数据，可以是一个向量、矩阵或一个数据表；
- `yData`是因变量数据，可以是一个向量、矩阵或一个数据表；
- `ft`是一个fittype对象，表示你要拟合的函数类型；

拟合结果将被存储在`fitresult`变量中，包括拟合系数、拟合曲线等信息。`gof`是一个包含拟合结果质量评估指标的结构体，包括拟合误差、拟合曲线的可信度等信息。

如果你想进行图形化展示，可以使用`plot`函数将原始数据和拟合曲线画在一起，例如：

plot(fitresult, xData, yData)

这样可以在同一张图中显示原始数据和拟合曲线，方便比较。

相关问题

解释以下代码：function [fitresult, gof] = pnfit(x, y) %CREATEFIT(X,Y) % Create a fit. % % Data for 'Fourier1' fit: % X Input : x % Y Output: y % Output: % fitresult : a fit object representing the fit. % gof : structure with goodness-of fit info. %% Fit: 'untitled fit 1'. [xData, yData] = prepareCurveData( x, y ); % Set up fittype and options. ft = fittype( 'fourier1' ); opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' ); opts.Display = 'Off'; opts.StartPoint = [0 0 0 3.82566990603041]; % Fit model to data. [fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft, opts ); % Plot fit with data. figure( 'Name', 'Fourier11' ); h = plot( fitresult, xData, yData ); legend( h, 'y vs. x', 'untitled fit 1', 'Location', 'NorthEast', 'Interpreter', 'none' ); % Label axes xlabel( 'x', 'Interpreter', 'none' ); ylabel( 'y', 'Interpreter', 'none' ); grid on

这段MATLAB代码是用于对给定的x和y数据进行Fourier级数拟合的。具体来说，代码中的函数pnfit(x, y)将输入的x和y数据作为参数，并返回拟合结果fitresult和拟合优度gof。

代码中的prepareCurveData(x, y)函数将x和y数据准备为拟合所需的格式。

代码中的fittype('fourier1')函数设置了拟合类型为Fourier级数拟合，并将其赋值给变量ft。

代码中的fitoptions('Method', 'NonlinearLeastSquares')函数设置了拟合方法为非线性最小二乘法，并将其赋值给变量opts。

代码中的opts.StartPoint设置了拟合起点参数，即Fourier级数中的初始参数。

代码中的fit(xData, yData, ft, opts)函数利用输入的数据和设置的拟合模型和参数进行拟合，并返回拟合结果fitresult和拟合优度gof。

代码中的plot(fitresult, xData, yData)函数将拟合结果fitresult和输入数据xData和yData一起绘制出来。

最后，代码中的xlabel和ylabel函数设置了x轴和y轴的标签，并添加了图例和网格线。

matlab fit函数拟合三元多项式 举个例子

假设要拟合的三元多项式为:

z = a*x^2 + b*y^2 + c*x*y + d*x + e*y + f

其中，a、b、c、d、e、f为多项式的系数，x、y为自变量，z为因变量。

可以使用Matlab的fit函数拟合该三元多项式，步骤如下：

1. 准备数据
首先，需要准备一组x、y、z的实测数据，可以用meshgrid函数生成：

[X,Y] = meshgrid(-10:0.5:10);
Z = 2*X.^2 + 3*Y.^2 + 4*X.*Y + 5*X + 6*Y + 7 + randn(size(X));

其中，randn函数是为了生成一些随机噪声，使得数据更加真实。

2. 拟合多项式
使用fit函数拟合三元多项式：

[X,Y] = meshgrid(-10:0.5:10);
Z = 2*X.^2 + 3*Y.^2 + 4*X.*Y + 5*X + 6*Y + 7 + randn(size(X));
[xData, yData, zData] = prepareSurfaceData( X, Y, Z );
ft = fittype( 'a*x^2 + b*y^2 + c*x*y + d*x + e*y + f', 'independent', {'x', 'y'}, 'dependent', 'z' );
opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' );
opts.Display = 'Off';
[fitresult, gof] = fit( [xData, yData], zData, ft, opts );

其中，fittype函数指定拟合的多项式形式，prepareSurfaceData函数将x、y、z数据转换为fit函数需要的格式，fitoptions函数指定拟合算法的参数。

3. 查看拟合结果
可以使用plot函数查看拟合结果：

[X,Y] = meshgrid(-10:0.5:10);
Z = 2*X.^2 + 3*Y.^2 + 4*X.*Y + 5*X + 6*Y + 7 + randn(size(X));
[xData, yData, zData] = prepareSurfaceData( X, Y, Z );
ft = fittype( 'a*x^2 + b*y^2 + c*x*y + d*x + e*y + f', 'independent', {'x', 'y'}, 'dependent', 'z' );
opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' );
opts.Display = 'Off';
[fitresult, gof] = fit( [xData, yData], zData, ft, opts );
plot(fitresult,[xData,yData],zData);

拟合结果中，红色曲面为拟合的三元多项式，蓝色散点为实测数据。