《Matlab多项式拟合.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Matlab多项式拟合.docx（3页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、Matlab多项式拟合MATLAB学习-多项式拟合 (1)polyfit函数 MATLAB的polyfit函数用于多项式拟合，其语法为： p = polyfit(x, y, k); 其中，x，y分别是横纵坐标向量，它们不仅元素个数相同，而且同为行向量或同为列向量。k为非负整数，是待拟合的多项式的最高次数。p是输出项，为待拟合的多项式的系数向量。 例子： 在MATLAB的命令窗口输入以下代码： x = 1, 2, 3, 4; y = 3, 5, 7, 9; p = polyfit(x, y, 1) 敲击回车键，得到输出结果： p = 2.0000 1.0000 所以拟合得的函数就是：y = 2.
2、0000X + 1.0000. 在进行多项式拟合时，必须注意的是，拟合的精度是有限的，一般而言，需要满足以下条件： 记m为不重复的横坐标的数目，则拟合次数k clear x = 1, 2, 3; y = 3, 5, 7; p = polyfit(x, y, 1); %得到拟合多项式：y = 2*x + 1 t = 1, 2, 3, 4, 5; s = polyval(p, t) 得到结果： s = 3.0000 5.0000 7.0000 9.0000 11.0000 计算多项式拟合的方差 已知原始数据x和y，拟合得到多项式p，判断拟合效果好坏的一个重要指标是方差，方差的计算方法是 e = s
3、um(y - polyval(p, x).2). polyval(p, x)得到拟合值向量，y是真实值向量，两者相减得到真实值和拟合值的差值向量，“.2”表示对矩阵中的每一个元素进行平方运算，于是得到差值向量中每一个元素的平方，sum是求和函数，显然就是求差值向量元素的平方和，而这就是方差。 例子： 编写代码求多项式： x = 1, 2, 3, 4; y = 4, 5, 6, 7; p = polyfit(x, y, 1) 得到 p = 1.0000 3.0000 于是拟合的多项式为：y = 1.0000x + 3.0000 编写代码求方差： e = sum(y - polyval(p, x).2) 得到方差： e = 3.1554e-030 可见，方差0.表明拟合效果很好。
