MATLAB n4sib拟合离散点输出表达式

MATLAB 的 `n4sib` 函数通常用于非线性最小二乘拟合，特别适用于对离散数据点进行曲线拟合。这个函数是 "Nonlinear Curve Fitting for Simultaneous Best Spline" 算法的简称，它能够生成光滑的多项式（通常是样条函数）来逼近一组数据点。`n4sib` 让用户可以指定多项式的阶数、边界条件以及可能的数据约束，以便找到最能描述数据趋势的最佳拟合曲线。

当你有离散的 x 和 y 数据，并想要得到一个数学模型来描述它们之间的关系时，你可以这样做：

% 假设你已经有了数据，xData 存储 x 轴坐标，yData 存储 y 轴坐标
xData = ...;
yData = ...;

% 使用 n4sib 拟合数据
p = n4sib(xData, yData); % p 是拟合结果，包含了多项式的系数

% 可能的命令行输出会显示拟合曲线的表达式
disp('拟合表达式：');
disp(p.Spline);

% 你可以用拟合结果创建一个新的函数 handle，如 plot(xData, yData, 'o', x, p.Spline(x));