matlab 指数拟合

在Matlab中，进行指数拟合可以使用polyfit函数来实现。具体步骤如下：
1. 准备数据：首先要准备待拟合的数据，包括自变量x和因变量y。
2. 进行拟合：使用polyfit函数进行指数拟合，指定多项式的阶数为1，即一次多项式拟合。
3. 绘制拟合曲线：通过polyval函数对拟合结果进行求值，并绘制拟合曲线。
4. 分析拟合误差：计算拟合曲线与原始数据的误差，并绘制误差曲线。

下面是一个示例代码：

% 准备数据
x = [0:0.01:1.0];
y = log(1 - x);
% 进行指数拟合
p = polyfit(x, y, 1);
% 绘制拟合曲线和理论曲线
xi = 0:0.01:1.0;
yi = polyval(p, xi);
plot(x, y, 'ro'); %观测数据点
hold on;
plot(xi, yi, 'k'); %拟合曲线
plot(xi, log(1 - xi), 'g'); %理论曲线
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('采样数据', '拟合曲线', '精确曲线');

% 分析拟合误差
e = yi - y;
figure;
plot(x, e);
xlabel('x');
ylabel('误差');

在上述示例代码中，我们使用polyfit函数进行了指数拟合，指定多项式的阶数为1，即一次多项式拟合。然后使用polyval函数对拟合结果进行求值，得到拟合曲线的y值。最后计算拟合曲线与原始数据的误差，绘制误差曲线。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [利用MATLAB进行曲线拟合](https://blog.csdn.net/amjgg66668/article/details/101844120)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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