matalb光滑拟合函数

在 Matlab 中，可以使用 polyfit 和 polyval 函数来实现光滑拟合函数的生成。具体步骤如下：

1. 准备数据，将需要拟合的数据存储在 x 和 y 两个向量中。
2. 选择适当的多项式阶数，决定拟合函数的复杂度。一般情况下，多项式阶数越高，拟合越精确，但也可能会引入过拟合的问题。
3. 使用 polyfit 函数拟合数据，返回一个向量 p，其中存储了多项式系数。
4. 使用 polyval 函数，基于 p 向量和 x 向量生成拟合函数的输出值。

下面是一个示例代码：

x = 0:0.1:10;
y = sin(x) + randn(size(x)); % 添加噪声
n = 5; % 多项式阶数
p = polyfit(x, y, n); % 拟合数据
yfit = polyval(p, x); % 计算拟合函数的输出值
plot(x, y, 'o', x, yfit, '-')
legend('原始数据', '拟合函数')

在上面的代码中，我们生成了一个带有噪声的 sin 函数，并对其进行了 5 阶多项式拟合。最终的结果将原始数据和拟合函数进行了可视化展示。