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matlab曲线拟合_matlab拟合曲线并得到方程

matlab拟合曲线并得到方程

软件环境:MATLAB2013a

 

一、多项式拟合

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。

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))。

1,多项式拟合示例:对ln(1+x)在[0,1]的采样数据作多项式拟合

(1)对ln(1+x)在[0,1]内采样得到观测数据x、y。

>> x = 0:0.1:1.0;
>> y = log(1+x);

 

 

(2)调用函数polyfit对观测数据x、y作三阶多项式拟合。

>> P = polyfit(x,y,3)

 

运行结果如下:

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