matlab 中polyfit

polyfit是MATLAB中的一个函数，用于进行多项式拟合。它可以通过拟合给定数据点集合来估计出最佳的多项式系数。

polyfit的语法如下：

p = polyfit(x, y, n)

其中，x和y是输入数据的向量，n是所需拟合多项式的次数。polyfit函数会返回一个多项式系数的向量p，使得拟合曲线尽可能地接近数据点。

例如，我们有一组数据点集合（x，y），想要拟合一个二次多项式曲线：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
n = 2

p = polyfit(x, y, n)

polyfit函数将返回一个含有三个系数的向量p，分别对应二次多项式的系数。在此例中，p的值为[0, 0, 2]，表示拟合曲线为y = 2x^2。

通过polyfit函数，我们可以方便地进行数据拟合，并得到最佳拟合曲线的多项式系数。

相关问题

matlab中polyfit

polyfit和polyval是MATLAB中的两个函数。

polyfit函数用于拟合多项式曲线，可以根据给定的数据点拟合出一个多项式函数，其语法为：

p = polyfit(x,y,n)

其中，x和y是数据点的横纵坐标，n是多项式的次数，p是拟合出的多项式系数。

polyval函数用于计算多项式函数在指定点的值，其语法为：

y = polyval(p,x)

其中，p是多项式系数，x是指定的点，y是多项式在该点的值。

这两个函数常常一起使用，先用polyfit拟合出多项式函数的系数，再用polyval计算出在指定点的函数值。

matlab中 polyfit

polyfit函数是MATLAB中用于多项式曲线拟合的函数。它可以根据给定的数据点，拟合出一个多项式曲线，并返回拟合的多项式系数。

polyfit函数的语法如下：

p = polyfit(x, y, n)
[p, S] = polyfit(x, y, n)
[p, S, mu] = polyfit(x, y, n)

其中，x和y是输入的数据点，n是拟合的多项式的次数。p是拟合的多项式系数，S是拟合的结构体，mu是中心化和缩放的参数。

在使用polyfit函数时，可以选择使用中心化和缩放来改善问题的数值属性。例如，可以使用以下语法来拟合一个使用中心化和缩放的5次多项式：

[p, ~, mu] = polyfit(T.year, T.pop, 5);

其中，T.year和T.pop是输入的数据点，5是拟合的多项式的次数。拟合结果存储在p中，中心化和缩放的参数存储在mu中。