使用MATLAB利用polyfit输出构建实际的函数表达式

在MATLAB中，`polyfit` 函数用于拟合数据点到多项式曲线，生成一组系数，这些系数可以用来构建实际的函数表达式。这个函数的基本语法如下：

[p, residuals, ~, stats] = polyfit(xdata, ydata, degree)

其中：
- `xdata`: 一列自变量数据。
- `ydata`: 对应于 `xdata` 的因变量数据。
- `degree`: 拟合多项式的阶数。

`polyfit` 返回四个值：
- `p`: 一个向量，包含从低次到高次的多项式系数。
- `residuals`: 残差向量，表示每个数据点与拟合曲线之间的差距。
- `stats`: 结构体，包含了拟合统计信息。
- `~`: MATLAB 中的占位符，表明返回值列表中没有其他的元素。

有了这些系数，你可以通过 `polyval` 函数来计算任意自变量对应的函数值：

x = linspace(min(xdata), max(xdata)); % 创建一个新的自变量范围
yfit = polyval(p, x); % 计算拟合曲线在新范围内对应的所有点

实际的函数表达式可以写作形如 `f(x) = p(1)*x^degree + p(2)*x^(degree-1) + ... + p(degree)` 的形式。