matlab多项式曲线拟合代码
时间: 2023-09-29 13:08:59 浏览: 42
我可以为您提供 Matlab 多项式曲线拟合的代码。以下是示例代码:
x=[1 2 3 4 5];
y=[0.5 2.5 2.0 4.0 3.5];
p=polyfit(x,y,2);
x_fit=linspace(1,5,100);
y_fit=polyval(p,x_fit);
plot(x,y,'o',x_fit,y_fit)
这段代码可以进行二次多项式曲线拟合,并且将拟合结果绘制出来。如果您需要其他阶数的多项式曲线拟合,可以调整 'polyfit' 函数中的阶数参数。
相关问题
matlab多项式拟合曲线代码
以下是用 MATLAB 实现多项式拟合曲线的示例代码:
假设我们有一组数据点 (x,y),我们想要用一个二次多项式拟合这些点。
```matlab
% 输入数据
x = [0.1, 0.5, 1.2, 1.8, 2.5, 3.1, 4.5, 5.0];
y = [0.75, 1.25, 1.75, 2.50, 2.75, 2.75, 2.50, 2.25];
% 定义多项式的阶数
n = 2;
% 拟合多项式
p = polyfit(x, y, n);
% 生成拟合曲线上的数据点
x_fit = linspace(min(x), max(x), 100);
y_fit = polyval(p, x_fit);
% 绘制原始数据点和拟合曲线
plot(x, y, 'o', x_fit, y_fit, '-');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('原始数据', '拟合曲线');
```
运行以上代码,即可得到多项式拟合曲线的图像。
最小二乘法多项式曲线拟合matlab代码
下面是一个使用MATLAB实现最小二乘法多项式曲线拟合的代码:
```matlab
% 输入数据
x = [-1.0,-0.5,0.0,0.5,1.0,1.5,2.0];
y = [-4.447,-0.452,0.551,0.048,-0.447,0.549,4.552];
% 拟合多项式的阶数
n = 3;
% 构造矩阵A和向量b
A = zeros(n+1,n+1);
b = zeros(n+1,1);
for i = 1:n+1
for j = 1:n+1
A(i,j) = sum(x.^(i+j-2)); end
b(i) = sum(y.*x.^(i-1));
end
% 求解线性方程组
alpha = A\b;
% 计算拟合函数的值
x0 = linspace(min(x),max(x),100);
y0 = zeros(size(x0));
for i = 1:n+1
y0 = y0 + alpha(i)*x0.^(i-1);
end
% 计算平方误差
r = sum((y - polyval(alpha,x)).^2);
% 绘制图像
plot(x,y,'o',x0,y0,'-');
xlabel('x');
ylabel('y');
title(['n=',num2str(n),', r=',num2str(r)]);
```
其中,输入数据x和y是已知的离散数据点,n是拟合多项式的阶数。代码中首先构造了矩阵A和向量b,然后求解线性方程组Ax=b得到拟合多项式的系数alpha。最后,计算拟合函数的值和平方误差,并绘制图像。