matlab的polyfit函數(matlab多元函數擬合)

大家好,今天小編來為大家解答以下的問題，關于matlab的polyfit函數，matlab多元函數擬合這個很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！

Matlab表現擬合誤差的函數有哪些

如果你想使用多項式擬合,你可以使用polyfit函數,如果是其他形式的擬合,建議你使用cftool,即數據擬合工具箱,誤差都是能夠給出的

matlab中polyfit函數的返回值應該是代表系數的,我想知道下如果最高階的系數為零能說明什么問題

polyfit根據數據擬合多項式曲線。

如果最高階系數為零，說明在當初設定參數時，對數據的階數估計過高，而實際的擬合曲線階數并未達到預測例如p=polyfit(x,y,2)%p(1)x2+p(2)x+p(3)如果p(1)=0,表示多項式用一次項擬合就足夠。正負0不影響，只是最后顯示的問題

polyfit函數用法

在MATLAB中polyfit函數是用來進行多項式擬合的。其數學原理是基于最小二乘法進行擬合的。具體使用語法是：

p=polyfit(x,y,n);

%其中x,y表示需要擬合的坐標點，大小需要一樣；n表示多項式擬合的次數。

%返回值p表示多項式擬合的系數，系數從高到低排列

具體用法示例：

1、使用polyfit函數擬合一次多項式，示例：

%%polyfit函數的使用

clear;clc;closeall;

%原始數據

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);%進行擬合

y1=x*p(1)+p(2);%生成表達式，計算y的值

figure;%繪圖

scatter(x,y,'.');

holdon;

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

%添加說明

xlabel('x');ylabel('y');title('自己構建表達式');

legend('原始數據','擬合直線');

matlabR2012a中如何進行數據擬合

方法一、用數據擬合工具箱CurveFittingTool

打開CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中輸入cftool，即可進入數據擬合工具箱。

輸入兩組向量x，y。

首先在Matlab的命令行輸入兩個向量，一個向量是你要的x坐標的各個數據，另外一個是你要的y坐標的各個數據。輸入以后假定叫x向量與y向量，可以在workspace里面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數一致，如果不一致的話是不能在工具箱里面進行擬合的。

例如在命令行里輸入下列數據:

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];

數據的選取。打開曲線擬合共工具界面，點擊最左邊的Xdata和Ydata，選擇剛才輸入的數據，這時界面中會出現這組數據的散點圖。

選擇擬合方法，點擊Fit

左側results為擬合結果，下方表格為誤差等統計數據。

方法二、用神經網絡工具箱

1、打開神經網絡工具箱，在commandwindow內輸入nftool，進入Neuralfittingtool

2、導入數據，點擊next，導入Inputs為x，Targets為y。

3、選擇網絡參數，點擊next，選擇訓練集和測試集數量，點next，選隱藏層節點個數。

4、訓練數據，點next，選train。

5、繪制擬合曲線，訓練完成后電機plotfit

訓練結果參數在訓練完后自動彈出

神經網絡工具箱可以用command寫，請搜索關鍵字matlab神經網絡工具箱函數。

方法三、用polyfit函數寫

polyfit函數是matlab中用于進行曲線擬合的一個函數。其數學基礎是最小二乘法曲線擬合原理。曲線擬合：已知離散點上的數據集，即已知在點集上的函數值，構造一個解析函數（其圖形為一曲線）使在原離散點上盡可能接近給定的值。

調用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，

其中n表示多項式的最高階數，xdata，ydata為將要擬合的數據，它是用數組的方式輸入。輸出參數a為擬合多項式y=a1x^n+...+anx+a,共n+1個系數。

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

方法四、自行寫算法做擬合

請參考數值分析教科書，擬合、插值方法較多，算法并不復雜，靈活套用循環即可

怎樣使用matlab做曲線擬合

方法一、用數據擬合工具箱CurveFittingTool

打開CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中輸入cftool，即可進入數據擬合工具箱。

輸入兩組向量x，y。

首先在Matlab的命令行輸入兩個向量，一個向量是你要的x坐標的各個數據，另外一個是你要的y坐標的各個數據。輸入以后假定叫x向量與y向量，可以在workspace里面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數一致，如果不一致的話是不能在工具箱里面進行擬合的。

例如在命令行里輸入下列數據:

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];

數據的選取。打開曲線擬合共工具界面，點擊最左邊的Xdata和Ydata，選擇剛才輸入的數據，這時界面中會出現這組數據的散點圖。

選擇擬合方法，點擊Fit

左側results為擬合結果，下方表格為誤差等統計數據。

方法二、用神經網絡工具箱

1、打開神經網絡工具箱，在commandwindow內輸入nftool，進入Neuralfittingtool

2、導入數據，點擊next，導入Inputs為x，Targets為y。

3、選擇網絡參數，點擊next，選擇訓練集和測試集數量，點next，選隱藏層節點個數。

4、訓練數據，點next，選train。

5、繪制擬合曲線，訓練完成后電機plotfit

訓練結果參數在訓練完后自動彈出

神經網絡工具箱可以用command寫，請搜索關鍵字matlab神經網絡工具箱函數。

方法三、用polyfit函數寫

polyfit函數是matlab中用于進行曲線擬合的一個函數。其數學基礎是最小二乘法曲線擬合原理。曲線擬合：已知離散點上的數據集，即已知在點集上的函數值，構造一個解析函數（其圖形為一曲線）使在原離散點上盡可能接近給定的值。

調用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，

其中n表示多項式的最高階數，xdata，ydata為將要擬合的數據，它是用數組的方式輸入。輸出參數a為擬合多項式y=a1x^n+...+anx+a,共n+1個系數。

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

方法四、自行寫算法做擬合

請參考數值分析教科書，擬合、插值方法較多，算法并不復雜，靈活套用循環即可

matlab曲線擬合怎么做

1、首先啟動matlab，選擇編輯器，再新建一個命令文件。

2、然后在編輯器窗口中輸入圖示的代碼。

3、然后我們點擊界面上方菜單欄里的保存圖標進行保存。

4、需要注意的是，保存文件的位置要與當前搜索路徑的位置保持一致。這可以通過右鍵編輯窗口的文件，在彈出的下拉框中選擇。

5、最后再命令行窗口處輸入dxsnh，并敲入鍵盤上的enter建。可以看出階數越高，曲線與擬合點擬合得越好。

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