用matlab拟合NASA三个多项式的系数

在MATLAB中，拟合多项式函数通常可以使用`polyfit`函数，它可以根据一组数据点来计算多项式的系数。NASA的数据如果有三个多项式需要拟合，这通常意味着有三个不同的函数，每个函数可能是一次、二次或更高次的。下面是一个基本步骤：

1. **假设你已经有了数据**：首先，你需要有一个包含输入值（x值）和对应的输出值（y值）的向量数组。例如，`xData`是输入向量，`yData`是对应的输出。

xData = ...; % 输入数据（通常是时间或距离等）
yData = ...; % 输出数据（如压力、温度等）

2. **选择多项式阶数**：由于提到的是三个多项式，你需要确定每个多项式的阶数。例如，如果你有三个一次方程（线性模型），那么阶数就是1；如果是三次多项式，那每个多项式的阶数都是3。

3. **拟合多项式**：对于每个多项式，你可以独立地进行拟合。对于第一个多项式，使用`p1 = polyfit(xData, yData(1,:), 1)`，第二个和第三个以此类推。这里的`(1,:)`表示只取第一个元素，即一次多项式。

4. **查看结果**：得到的`p1`, `p2`, 和 `p3`将是各自多项式的系数向量。

5. **绘制曲线**：如果你想可视化拟合结果，可以用`polyval(p1, xData)`绘制第一条曲线，其余两个同理。

**注意**: `polyfit`返回的是从高次到低次的系数。例如，对于`p = [a b]`的一次多项式，`b`是常数项，`a`是x的系数。

相关问题

matlab拟合曲线时，多项式的系数对其有什么影响

在MATLAB中，拟合曲线时多项式的系数对其有很大的影响。一般来说，多项式的次数越高，拟合曲线对原始数据的逼近程度就越高，但也容易导致过拟合的问题。而多项式的系数则可以控制拟合曲线的形状和趋势，不同的系数组合会导致不同的拟合曲线。

例如，在之前的例子中，如果使用一次多项式来拟合数据，代码如下：

p = polyfit(x, y, 1);

那么拟合后的曲线将是一条直线。如果使用三次多项式来拟合数据，代码如下：

p = polyfit(x, y, 3);

那么拟合后的曲线将会是一条更加复杂的曲线，它可能会过度逼近一些数据点，导致过拟合的问题。

因此，在实际应用中，需要根据具体问题和数据的特点选择合适的多项式次数和系数组合，以达到最优的拟合效果。

matlab多项式拟合三元三次多项式

在MATLAB中，可以使用polyfit函数进行多项式拟合。对于三元三次多项式拟合，可以使用以下代码：

x = [x1, x2, x3]; % 输入x值
y = [y1, y2, y3]; % 输入y值

% 进行三元三次多项式拟合
p = polyfitn(x, y, 3);

% 输出拟合结果
disp(p);

其中，x1、x2、x3是输入的x值，y1、y2、y3是对应的y值。polyfitn函数用于进行多元多次多项式拟合，第三个参数3表示进行三元三次多项式拟合。拟合结果p是一个多项式系数的向量。

请注意，polyfitn函数需要MATLAB的Curve Fitting Toolbox支持。如果没有安装该工具箱，需要先安装才能使用polyfitn函数进行多项式拟合。