matlab 曲线拟合 函数

Matlab中用于曲线拟合的函数是polyfit(x, y, n)，其中x和y是数据点的横坐标和纵坐标，n是拟合多项式的阶次。这个函数可以找到一个次数为n的多项式，使得拟合数据与原始数据的差的平方和最小化。函数的返回值是多项式的系数。另外，可以使用polyval(p, x)函数来计算使用拟合多项式p对给定的横坐标x进行预测的纵坐标值。

在示例代码中，使用了polyfit函数将给定的数据点进行了5阶和9阶的多项式拟合。然后使用polyval函数根据拟合多项式计算了对应的纵坐标值，最后使用plot函数将原始数据点和拟合曲线绘制在一张图上。从图中可以看出，9阶多项式拟合的结果与原始数据更加符合。

需要注意的是，在使用polyfit函数进行拟合时，多项式的阶次不应超过数据点的数量减1。

LS方法是WLS方法的一种特例，相当于将每个基础数据的准确度都设为1。值得注意的是，自行编写的M文件和默认的命令结果可能会有不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB曲线拟合函数](https://blog.csdn.net/EliminatedAcmer/article/details/88408525)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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