如何使用matlab实现数据的曲线拟合
如何使用matlab实现数据的曲线拟合呢？请看以下教程
材料/工具
电脑多项式拟合
1、多项式拟合是利用多项式最佳地拟合观测数据，使得在观测数据点处的误差平方和最小。在MATLAB中，利用函数ployfit和ployval进行多项式拟合。函数ployfit根据观测数据及用户指定的多项式阶数得到光滑曲线的多项式表示，polyfit的一般调用格式为：P = polyfit(x,y,n)。其中x为自变量，y为因变量，n为多项式阶数。polyval的输入可以是标量或矩阵，调用格式为pv = polyval(p,a)pv =polyval(p,A)其中，p为多项式表示，a为标量，A为矩阵。当输入参数为M*N矩阵A时，函数返回值pv也是M*N矩阵，且pv(i,j) = polyval(p,A(i,j))。
多项式拟合示例：对ln(1+x)在[0,1]内采样得到观测数据x、y。
2、调用函数polyfit对观测数据x、y作三阶多项式拟合。
3、运行结果如下。
4、分别作拟合曲线和理论曲线。
5、效果如下。
