matlab的polyfit函数(matlab多元函数拟合)

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于matlab的polyfit函数，matlab多元函数拟合这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

Matlab表现拟合误差的函数有哪些

如果你想使用多项式拟合,你可以使用polyfit函数,如果是其他形式的拟合,建议你使用cftool,即数据拟合工具箱,误差都是能够给出的

matlab中polyfit函数的返回值应该是代表系数的,我想知道下如果最高阶的系数为零能说明什么问题

polyfit根据数据拟合多项式曲线。

如果最高阶系数为零，说明在当初设定参数时，对数据的阶数估计过高，而实际的拟合曲线阶数并未达到预测例如p=polyfit(x,y,2)%p(1)x2+p(2)x+p(3)如果p(1)=0,表示多项式用一次项拟合就足够。正负0不影响，只是最后显示的问题

polyfit函数用法

在MATLAB中polyfit函数是用来进行多项式拟合的。其数学原理是基于最小二乘法进行拟合的。具体使用语法是：

p=polyfit(x,y,n);

%其中x,y表示需要拟合的坐标点，大小需要一样；n表示多项式拟合的次数。

%返回值p表示多项式拟合的系数，系数从高到低排列

具体用法示例：

1、使用polyfit函数拟合一次多项式，示例：

%%polyfit函数的使用

clear;clc;closeall;

%原始数据

x=1:20;

y=[1,12,23,46,78,98,100,123,160,210,230,270,292,350,346,386,438,349,460,512];

p=polyfit(x,y,1);%进行拟合

y1=x*p(1)+p(2);%生成表达式，计算y的值

figure;%绘图

scatter(x,y,'.');

holdon;

plot(x,y1,'Color','r');

%添加说明

xlabel('x');ylabel('y');title('自己构建表达式');

legend('原始数据','拟合直线');

matlabR2012a中如何进行数据拟合

方法一、用数据拟合工具箱CurveFittingTool

打开CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中输入cftool，即可进入数据拟合工具箱。

输入两组向量x，y。

首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。

例如在命令行里输入下列数据:

x=[196,186,137,136,122,122,71,71,70,33];

y=[0.012605;0.013115;0.016866;0.014741;0.022353;0.019278;0.041803;0.038026;0.038128;0.088196];

数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的Xdata和Ydata，选择刚才输入的数据，这时界面中会出现这组数据的散点图。

选择拟合方法，点击Fit

左侧results为拟合结果，下方表格为误差等统计数据。

方法二、用神经网络工具箱

1、打开神经网络工具箱，在commandwindow内输入nftool，进入Neuralfittingtool

2、导入数据，点击next，导入Inputs为x，Targets为y。

3、选择网络参数，点击next，选择训练集和测试集数量，点next，选隐藏层节点个数。

4、训练数据，点next，选train。

5、绘制拟合曲线，训练完成后电机plotfit

训练结果参数在训练完后自动弹出

神经网络工具箱可以用command写，请搜索关键字matlab神经网络工具箱函数。

方法三、用polyfit函数写

polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。

调用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，

其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。

%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')

方法四、自行写算法做拟合

请参考数值分析教科书，拟合、插值方法较多，算法并不复杂，灵活套用循环即可

怎样使用matlab做曲线拟合

方法一、用数据拟合工具箱CurveFittingTool

打开CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中输入cftool，即可进入数据拟合工具箱。

输入两组向量x，y。

首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。

例如在命令行里输入下列数据:

x=[196,186,137,136,122,122,71,71,70,33];

y=[0.012605;0.013115;0.016866;0.014741;0.022353;0.019278;0.041803;0.038026;0.038128;0.088196];

数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的Xdata和Ydata，选择刚才输入的数据，这时界面中会出现这组数据的散点图。

选择拟合方法，点击Fit

左侧results为拟合结果，下方表格为误差等统计数据。

方法二、用神经网络工具箱

1、打开神经网络工具箱，在commandwindow内输入nftool，进入Neuralfittingtool

2、导入数据，点击next，导入Inputs为x，Targets为y。

3、选择网络参数，点击next，选择训练集和测试集数量，点next，选隐藏层节点个数。

4、训练数据，点next，选train。

5、绘制拟合曲线，训练完成后电机plotfit

训练结果参数在训练完后自动弹出

神经网络工具箱可以用command写，请搜索关键字matlab神经网络工具箱函数。

方法三、用polyfit函数写

polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。

调用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，

其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。

%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')

方法四、自行写算法做拟合

请参考数值分析教科书，拟合、插值方法较多，算法并不复杂，灵活套用循环即可

matlab曲线拟合怎么做

1、首先启动matlab，选择编辑器，再新建一个命令文件。

2、然后在编辑器窗口中输入图示的代码。

3、然后我们点击界面上方菜单栏里的保存图标进行保存。

4、需要注意的是，保存文件的位置要与当前搜索路径的位置保持一致。这可以通过右键编辑窗口的文件，在弹出的下拉框中选择。

5、最后再命令行窗口处输入dxsnh，并敲入键盘上的enter建。可以看出阶数越高，曲线与拟合点拟合得越好。

好了，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！