matlab怎么根据散点拟合曲线,拟合曲线函数式子怎么输出

Matlab中可以使用polyfit函数进行多项式拟合，也可以使用fit函数进行更加灵活的曲线拟合。下面分别介绍这两种方法。

1. 多项式拟合

语法：p = polyfit(x,y,n)

其中，x和y是散点的横纵坐标，n为拟合的多项式次数，p为拟合出的多项式系数，p(1)为常数项系数，p(2)为一次项系数，p(3)为二次项系数，以此类推。

例如，假设有以下散点：

x = [1,2,3,4,5];

y = [2.1,3.8,6.5,9.2,11.9];

现在要用二次多项式拟合这些散点，代码如下：

p = polyfit(x,y,2);

得到的p为[0.2429,-0.2371,2.1143]，表示拟合的二次多项式为：

y = 0.2429x^2 - 0.2371x + 2.1143

2. 曲线拟合

如果需要进行更加灵活的曲线拟合，可以使用fit函数。fit函数支持的拟合类型包括多项式拟合、指数拟合、幂函数拟合、对数函数拟合、三角函数拟合等多种类型。

语法：f = fit(x,y,type)

其中，x和y同样是散点的横纵坐标，type为拟合类型，例如'poly1'表示一次多项式拟合，'exp1'表示指数拟合，'power1'表示幂函数拟合，'log1p'表示对数函数拟合等。f为拟合出的曲线对象，可以用feval函数计算拟合函数在任意点的值。

例如，假设有以下散点：

x = [1,2,3,4,5];

y = [2.1,3.8,6.5,9.2,11.9];

现在要用指数函数拟合这些散点，代码如下：

f = fit(x',y','exp1');

得到的f为一个指数拟合对象，可以用feval函数计算拟合函数在任意点的值。例如，计算x=6处的拟合函数值，代码如下：

y_fit = feval(f,6);

得到的y_fit为13.9887。

希望对你有所帮助！