matlab曲线拟合，函数_用法以及例子

对于matlab曲线拟合，函数_用法以及例子，很多网友还不是很明白，今天艾巴小编收集了这方面的知识，就将其分享出来。

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matlab曲线拟合：

01 数据准备：关于MATLAB曲线拟合，我写了一系列的经验。为了相互统一，使用以下数据：9440 7.3460 13.2320 22.2500 35.0480 52.2740 74.5760 102.6020 137.0000]由函数y=4*x^3+3*x^2+2生成。

02 函数命令拟合：MATLAB为我们提供了多项式拟合函数命令polyfit。下面我们就使用这个功能命令来进行拟合。在MATLAB 主窗口中输入y1=polyfit(x,y,3)，按Enter 键，我们将看到以下结果： y1=4.0000 3.0000 0.0000 2.0000

03函数说明：y1=polyfit(x,y,N)，这里函数polyfit第一个参数是拟合数据的自变量，第二个参数是因变量，第三个参数是拟合多项式。命令，这是我们给的。如下所示。我们可以给出不同的N并使用不同的多项式进行拟合。输出结果：在上面的例子中我们看到输出结果为：y1=4.0000 3.0000 0.0000 2.0000。与原函数y=4*x^3+3*x^2+2相比，我们可以看到y1实际上输出的是拟合函数的系数，并且是从左到右从高位到低位输出。

04 多项式阶数N的确定：这里可能有人会有疑问。我们事先并不知道要拟合的数据是什么顺序，那么我们如何判断我们给定的拟合顺序N的最终值呢？顺序确定方法1：该方法是最常用的确定方法。一般来说，拟合一个函数的目的就是为了调用它，所以在拟合函数之前，我们会使用matlab曲线拟合工具箱来对函数进行拟合。通过确定拟合的顺序来确定顺序，然后我们用这个函数命令在其他地方调用就非常方便了。这是最常见的方法。我们经常会拟合多个相同类型的数据，因此在确定一组样本的次数后，我们可以用相同的N来拟合其他数据。

05 顺序判断方法二：该方法可以代替cftool判断的过程。具体实现代码如下： for i=1:5y2=polyfit(x,y,i);Y=polyval(y2,x); %计算x处拟合函数的值。 if sum((Y-y).^2)0.1c=ibreak;endend 运行上面的程序，结果如下： c=3 假设我们的误差平方和精度范围是0.1，那么通过上面的程序，我们可以可见使用三阶函数拟合即可满足精度要求。拟合多项式时，我们可以在程序执行过程中直接调用该值。注：至于使用plot函数画图并用肉眼观察拟合程度，我们不推荐，这里不再赘述。

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matlab曲线拟合结果调用及显示：

01 您可能有疑问。拟合函数后，我们得到拟合多项式的系数。我们应该怎么称呼它呢？如何检查我们拟合的多项式的形式？下面我们就继续介绍上面的内容。

02 拟合多项式的显示：在MATLAB主窗口中输入syms x f(x)f(x)=poly2sym(y2,x)。我们将看到以下输出： f(x)=4*x^3 + 3* x^2 + (5822273280258613*x)/1267650600228229401496703205376 + 2 这是我们拟合的多项式。这里我们看到线性项的系数不为0。这里5822273280258613/1267650600228229401496703205376=4.5930e-15。我们完全可以忽略这个数量级，认为它是0。

03 拟合结果的调用：在MATLAB主窗口中输入以下命令：TEST=polyval(y2,x) 我们可以看到如下结果 。函数polyval()的第一个参数是多项式的系数，第二个参数是要计算的自变量值。可以是向量或矩阵。

以上知识分享到此为止，希望能够帮助到大家！