matlab多项式曲线拟合 如何使用matlab拟合多项式？
如何使用matlab拟合多项式？
方法一：使用曲线拟合工具，左侧的结果为拟合结果，下表为误差等统计数据。2要导入数据，请单击“下一步”，然后将x作为输入导入，y作为目标导入。可以用命令编写神经网络工具箱，请搜索关键字matlab神经网络工具箱函数。方法三：用多元拟合函数编写多元拟合函数是MATLAB中用于曲线拟合的函数。它的数学基础是最小二乘曲线拟合原理。曲线拟合：要知道离散点上的数据集，即知道点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为曲线），使其尽可能接近原离散点上的给定值。调用方法：a=polyfit（XDATA，ydata，n），其中n表示多项式的最高阶，XDATA，ydata是要拟合的数据，以数组的形式输入。输出参数a是拟合多项式y=a1x^n。。。Anx a，n 1系数。方法4。编写自己的拟合算法。请参阅数值分析教材。拟合和插值的方法很多，但算法并不复杂。您可以灵活地应用循环
用MATLAB计算多项式拟合系数的方法有很多种，主要包括多元拟合和回归。使用方法如下：x=[。。。]y=[…]1。用多项式拟合法求拟合系数PP=polyfit（x，y，n）%n次多项式，如三次多项式，n=32。用empress方法求拟合系数AX=[个数（1,3）X.^2 X.^3]%多项式阶数为3，a=empress（y，X）。这两种方法得到的拟合系数并不完全相同，但误差较小。
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