h = plot( fitresult, xData, yData );表示什么意思

这段代码表示在以 `xData` 为横坐标，`yData` 为纵坐标的坐标系中，绘制一个使用 `fitresult` 拟合结果的曲线，并将其句柄保存在变量 `h` 中。

其中，`fitresult` 是一个拟合结果对象，通常是使用 curve fitting 工具箱中的函数进行数据拟合得到的。`xData` 和 `yData` 分别是数据点的横坐标和纵坐标，用于绘制拟合曲线的参考。函数 `plot` 会自动将 `xData` 和 `yData` 对应的点绘制在坐标系上，并连接它们形成一条线。

相关问题

h = plot( fitresult, xData, yData );将原函数变成线型

如果您想要将 `fitresult` 拟合结果绘制成线型，可以使用 `plot` 函数将其转换成线性插值：

xx = linspace(min(xData), max(xData), 100); % 在 xData 的范围内生成 100 个均匀分布的点
yy = feval(fitresult, xx); % 计算这些点在拟合结果中的纵坐标
plot(xx, yy, '-'); % 绘制线型图像

其中，`linspace` 函数可以在 `xData` 的范围内生成 100 个均匀分布的点，用于绘制线型图像。`feval` 函数可以计算这些点在拟合结果中的纵坐标，得到线性插值结果。最后使用 `plot` 函数将线性插值结果绘制成线型。

解释以下代码：function [fitresult, gof] = pnfit(x, y) %CREATEFIT(X,Y) % Create a fit. % % Data for 'Fourier1' fit: % X Input : x % Y Output: y % Output: % fitresult : a fit object representing the fit. % gof : structure with goodness-of fit info. %% Fit: 'untitled fit 1'. [xData, yData] = prepareCurveData( x, y ); % Set up fittype and options. ft = fittype( 'fourier1' ); opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' ); opts.Display = 'Off'; opts.StartPoint = [0 0 0 3.82566990603041]; % Fit model to data. [fitresult, gof] = fit( xData, yData, ft, opts ); % Plot fit with data. figure( 'Name', 'Fourier11' ); h = plot( fitresult, xData, yData ); legend( h, 'y vs. x', 'untitled fit 1', 'Location', 'NorthEast', 'Interpreter', 'none' ); % Label axes xlabel( 'x', 'Interpreter', 'none' ); ylabel( 'y', 'Interpreter', 'none' ); grid on

这段MATLAB代码是用于对给定的x和y数据进行Fourier级数拟合的。具体来说，代码中的函数pnfit(x, y)将输入的x和y数据作为参数，并返回拟合结果fitresult和拟合优度gof。

代码中的prepareCurveData(x, y)函数将x和y数据准备为拟合所需的格式。

代码中的fittype('fourier1')函数设置了拟合类型为Fourier级数拟合，并将其赋值给变量ft。

代码中的fitoptions('Method', 'NonlinearLeastSquares')函数设置了拟合方法为非线性最小二乘法，并将其赋值给变量opts。

代码中的opts.StartPoint设置了拟合起点参数，即Fourier级数中的初始参数。

代码中的fit(xData, yData, ft, opts)函数利用输入的数据和设置的拟合模型和参数进行拟合，并返回拟合结果fitresult和拟合优度gof。

代码中的plot(fitresult, xData, yData)函数将拟合结果fitresult和输入数据xData和yData一起绘制出来。

最后，代码中的xlabel和ylabel函数设置了x轴和y轴的标签，并添加了图例和网格线。