matlab实现最小二乘法多项式拟合

在Matlab中，可以使用polyfit函数来实现最小二乘法多项式拟合。该函数的语法为polyfit(x, y, n)，其中x和y分别表示输入数据的自变量和因变量，n表示拟合多项式的最高次数。

具体步骤如下：
1. 将输入数据x和y传入polyfit函数，并指定拟合多项式的最高次数n。
2. 函数会返回拟合多项式的系数，按照从高次到低次的顺序排列。
3. 可以使用polyval函数来计算拟合多项式在指定自变量处的值。

举例来说，若要用最高次数为2（即二次多项式）的函数来拟合x和y的关系，可以使用以下代码：

coeff = polyfit(x, y, 2);

其中，coeff表示拟合多项式的系数。

接下来，可以使用polyval函数计算拟合多项式在指定自变量处的值。例如，要计算拟合多项式在x=3处的值，可以使用以下代码：

val = polyval(coeff, 3);

其中，val表示拟合多项式在x=3处的值。

相关问题

MATLAB最小二乘法多项式拟合

以下是MATLAB中使用最小二乘法进行多项式拟合的示例代码：

% 输入数据
x = [0 47 93 140 186 279 372 465 558 651];
y = [18.98 27.35 34.86 38.52 38.44 37.73 38.43 43.87 42.77 46.22];

% 定义多项式函数
fun = @(p,x) p(1)*(1-p(2)*exp(-p(3)*x));

% 初始参数值
p0 = [43 0.6 0.1];

% 使用最小二乘法进行拟合
[p,resnorm,residuals] = lsqcurvefit(fun,p0,x,);

% 输出拟合结果
disp(['拟合参数：',num2str(p)]);
disp(['误差平方和：',num2str(resnorm)]);

% 绘制拟合曲线
x_fit = linspace(min(x),max(x),100);
y_fit = fun(p,x_fit);
plot(x,y,'*',x_fit,y_fit,'-or');
legend('原始数据','拟合曲线');

matlab最小二乘法多项式拟合

在MATLAB中，可以使用最小二乘法进行多项式拟合。使用polyfit函数可以得到拟合曲线的系数。在你提供的例子中，使用了一次直线拟合。该函数的语法为：

coefficient1 = polyfit(x, y, n)

其中x是自变量的数据，y是因变量的数据，n是拟合多项式的次数。对于一次直线拟合，n的值为1。这样，coefficient1就是拟合曲线的系数。在你的例子中，a和b分别是直线的斜率和截距。这篇博文讲解了最小二乘法的原理以及在MATLAB中的实现方法。

希望以上信息对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB与最小二乘法拟合数据](https://blog.csdn.net/weixin_39090239/article/details/115432517)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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