matlab polyfit函数怎么用

MATLAB中的polyfit函数用于多项式拟合。其语法如下：

p = polyfit(x,y,n)

其中，x和y是相同长度的向量，表示要进行拟合的数据点的x和y坐标，n是要拟合的多项式次数。函数的输出p是一个向量，包含多项式系数，从高次到低次排列。

例如，要对数据点(1,2),(2,3),(3,5),(4,6),(5,8)进行二次拟合，可以使用如下代码：

x = [1 2 3 4 5];
y = [2 3 5 6 8];
p = polyfit(x,y,2);

此时，p的值为[0.2000 -1.1000 2.6000]，表示拟合的多项式为y = 0.2x^2 - 1.1x + 2.6。

可以使用polyval函数将拟合结果应用到新的数据点上，例如：

x_new = [6 7 8];
y_new = polyval(p,x_new);

此时，y_new的值为[15.8000 23.2000 31.0000]，表示在拟合曲线上x为6,7,8时的y值。

相关问题

matlab polyfit函数

MATLAB中的polyfit函数是一个用于多项式拟合的函数。该函数的语法如下：

p = polyfit(x,y,n)

其中，x和y是数据点的向量，n是多项式的次数。函数返回一个包含多项式系数的向量p。如果n=1，那么就是一次线性拟合。

示例：

x = [1 2 3 4 5];
y = [1 3 5 7 9];
p = polyfit(x,y,1);

这个例子中，我们有5个数据点(x,y) = (1,1),(2,3),(3,5),(4,7),(5,9)，我们希望用一次多项式拟合这些点。函数polyfit计算出斜率和截距，存储在向量p中：

p = [2 1]

这意味着，拟合的直线方程为y = 2x + 1。我们可以使用函数polyval计算出在指定x值处的预测值。例如，我们可以计算在x = 6处的预测值：

y_pred = polyval(p,6)

y_pred = 13

这表示，在x = 6处，我们预测y的值为13。

Matlab polyfit函数用法

polyfit函数可以用来对一组数据进行多项式拟合，其基本用法如下：

p = polyfit(x,y,n)

其中，x和y是数据点的横纵坐标，n是拟合多项式的次数。函数返回的p是一个包含拟合多项式系数的向量，其长度为n+1，最高次项系数在向量的第一个位置，常数项系数在向量的最后一个位置。

例如，对于一组数据点(x,y)：

x = [0 1 2 3 4 5];
y = [1 2 3 4 5 6];

我们可以用二次多项式对其进行拟合：

p = polyfit(x,y,2);

得到的p向量为：

p = [0.1429 -0.2857 1.0000]

其中，p(1)表示二次项系数，p(2)表示一次项系数，p(3)表示常数项系数。

我们可以用polyval函数来计算拟合函数在任意点的值，例如：

x_new = 0:0.1:5;
y_new = polyval(p,x_new);

表示在0到5之间以0.1为步长的一组新数据点，计算对应的拟合函数值。

注意：使用polyfit函数时需要保证数据点的横坐标x是单调递增或单调递减的，否则会出现无法拟合的情况。