matlab 数组拟合曲线

MATLAB中可以使用polyfit函数进行数组拟合曲线。基本语法为：p = polyfit(x,y,n)，其中x和y分别为源数据点对应的横坐标和纵坐标，n为你要拟合的阶数。拟合后得到的多项式函数可以使用polyval函数计算在任意点的函数值。例如：

x = [1 3 4 5 6 7 8 9 10];
y = [10 5 4 2 1 1 2 3 4];
p = polyfit(x,y,4);
y1 = polyval(p,x);
plot(x,y,'go',x,y1,'b--');

上述代码将使用polyfit函数对源数据点进行4次多项式拟合，然后使用polyval函数计算在源数据点处的函数值，最后使用plot函数绘制源数据点和拟合曲线。

相关问题

matlab用数组拟合曲线

在Matlab中，可以使用polyfit函数进行多项式拟合。具体步骤如下：

1.准备数据，将需要拟合的曲线的横坐标和纵坐标分别存储到两个数组x和y中。

2.使用polyfit函数进行多项式拟合，该函数的输入参数为x、y和多项式的阶数。例如，要进行二次拟合可以使用下面的代码：

p = polyfit(x, y, 2);

3.使用polyval函数计算拟合后的曲线上各点的纵坐标，该函数的输入参数为x、p和多项式的阶数。例如，要计算拟合曲线上x=3处的纵坐标可以使用下面的代码：

y_fit = polyval(p, 3);

4.使用plot函数将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上，查看拟合效果。例如，可以使用下面的代码将原始数据和二次拟合曲线绘制在同一张图上：

plot(x, y, 'o', 'MarkerSize', 10);
hold on;
plot(x, polyval(p, x), '-');

其中'-'表示连续的线段，'o'表示原始数据点。通过调整多项式的阶数，可以得到更精确的拟合效果。

matlab多项式拟合曲线

好的，关于matlab多项式拟合曲线，可以使用polyfit函数进行拟合。具体步骤如下：

1. 准备数据：将需要拟合的数据存储在两个数组中，一个存储自变量，一个存储因变量。

2. 选择多项式次数：根据数据的特点选择多项式次数，一般情况下，次数越高，拟合效果越好，但是也容易出现过拟合的情况。

3. 调用polyfit函数：使用polyfit函数进行拟合，该函数的参数为自变量数组、因变量数组和多项式次数。

4. 绘制拟合曲线：使用polyval函数根据拟合结果生成拟合曲线，并将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上。

下面是一个简单的示例代码：

% 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [1.2, 1.9, 3.2, 4.5, 5.1];

% 选择多项式次数
n = 2;

% 调用polyfit函数进行拟合
p = polyfit(x, y, n);

% 绘制拟合曲线
xx = linspace(1, 5);
yy = polyval(p, xx);
plot(x, y, 'o', xx, yy);