matlab用数组拟合曲线

在Matlab中，可以使用polyfit函数进行多项式拟合。具体步骤如下：

1.准备数据，将需要拟合的曲线的横坐标和纵坐标分别存储到两个数组x和y中。

2.使用polyfit函数进行多项式拟合，该函数的输入参数为x、y和多项式的阶数。例如，要进行二次拟合可以使用下面的代码：

p = polyfit(x, y, 2);

3.使用polyval函数计算拟合后的曲线上各点的纵坐标，该函数的输入参数为x、p和多项式的阶数。例如，要计算拟合曲线上x=3处的纵坐标可以使用下面的代码：

y_fit = polyval(p, 3);

4.使用plot函数将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上，查看拟合效果。例如，可以使用下面的代码将原始数据和二次拟合曲线绘制在同一张图上：

plot(x, y, 'o', 'MarkerSize', 10);
hold on;
plot(x, polyval(p, x), '-');

其中'-'表示连续的线段，'o'表示原始数据点。通过调整多项式的阶数，可以得到更精确的拟合效果。

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matlab 数组拟合曲线

MATLAB中可以使用polyfit函数进行数组拟合曲线。基本语法为：p = polyfit(x,y,n)，其中x和y分别为源数据点对应的横坐标和纵坐标，n为你要拟合的阶数。拟合后得到的多项式函数可以使用polyval函数计算在任意点的函数值。例如：

x = [1 3 4 5 6 7 8 9 10];
y = [10 5 4 2 1 1 2 3 4];
p = polyfit(x,y,4);
y1 = polyval(p,x);
plot(x,y,'go',x,y1,'b--');

上述代码将使用polyfit函数对源数据点进行4次多项式拟合，然后使用polyval函数计算在源数据点处的函数值，最后使用plot函数绘制源数据点和拟合曲线。

matlab 折线图拟合曲线

可以使用 MATLAB 中的 polyfit 函数进行折线图拟合曲线。该函数可以拟合出一条多项式曲线，使得该曲线与折线图上的数据点的误差最小。

具体步骤如下：

1. 将折线图上的数据点存储在两个数组 x 和 y 中，其中 x 存储横坐标，y 存储纵坐标。

2. 使用 polyfit 函数拟合多项式曲线，例如拟合一次多项式曲线可以使用以下代码：

   p = polyfit(x, y, 1);

其中，第一个参数是横坐标数组，第二个参数是纵坐标数组，第三个参数是多项式的次数。这里选择 1 表示拟合一次多项式曲线。

3. 使用 polyval 函数计算拟合曲线上的点的纵坐标，例如计算横坐标为 x0 的点的纵坐标可以使用以下代码：

   y0 = polyval(p, x0);

其中，第一个参数是拟合出的多项式系数，第二个参数是要计算纵坐标的横坐标值。

4. 使用 plot 函数绘制拟合曲线，例如绘制一条直线可以使用以下代码：

   plot(x, polyval(p, x));

其中，第一个参数是横坐标数组，第二个参数是使用 polyval 函数计算出的纵坐标数组。