多项式曲线拟合
此示例说明如何使用 polyfit
函数将多项式曲线与一组数据点拟合。您可以按照以下语法,使用 polyfit
求出以最小二乘方式与一组数据拟合的多项式的系数
p = polyfit(x,y,n),
其中:
x
和y
是包含数据点的x
和y
坐标的向量n
是要拟合的多项式的次数
创建包含五个数据点的 x-y 测试数据。
x = [1 2 3 4 5]; y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4];
使用 polyfit
求与数据近似拟合的三次多项式。
p = polyfit(x,y,3)
p = 1×4
-0.1917 31.5821 -60.3262 35.3400
使用 polyfit
获取拟合线的多项式后,可以使用 polyval
计算可能未包含在原始数据中的其他点处的多项式。
在更小域内计算 polyfit
估计值,并绘制实际数据值的估计值以进行对比。可以为拟合线包含方程注释。
x2 = 1:.1:5; y2 = polyval(p,x2); plot(x,y,'o',x2,y2) grid on s = sprintf('y = (%.1f) x^3 + (%.1f) x^2 + (%.1f) x + (%.1f)',p(1),p(2),p(3),p(4)); text(2,400,s)