matlab实现曲线拟合
发布网友
发布时间：2024-12-08 04:56
共1个回答
热心网友
时间：2024-12-31 08:39
多项式拟合是一种基于给定点集的数学方法，目标是找到一个多项式函数来近似这些点。具体到本文，拟合的思想表示为y=ax^5+bx^4+cx^3+dx^2+ex+f。
在实际应用中，我们首先需获取一系列实验测试点集。然后，使用这些点集求解多项式的系数，实现拟合过程。
下面以具体示例说明实现步骤。已知数据集为x=[245,240,235,230,225,218,213,211,210,207,205]和y=[20,25,30,35,40,45,50,52,54,56,59]。利用Matlab实现1次多项式拟合，代码如下：
执行“p = polyfit(x, y, 1)”命令，此处1表示拟合一个1次多项式。运行结果为系数向量p，包含两个元素。
接着，定义一组新的点xx，范围从0到150，以0.1为步长。根据系数向量p计算在xx点处的函数值yy。
通过“plot(xx, yy, '-r', x, y, 'markersize', 20)”命令绘制图像。红色曲线表示根据当前数据拟合的函数，浅蓝色曲线代表原始数据。
最终得到的拟合系数向量为p = [-0.9471, 252.3559]。
图1中，红色曲线为理想函数的绘制结果，浅蓝色曲线对应原始数据点的拟合曲线。
