matlab多元polyfit二次拟合,nlinfit拟合多元函数

matlab多元polyfit二次拟合,nlinfit拟合多元函数

a=polyfit(x,y,2);%拟合二次函数x0=19:0.1:44;%步长为0.1y0=polyval(a,x0);%返回值y0是对应tox0的函数值plot(x,y,'o',x0,y0,'r ')%画图，or代表圆，r代表redredlegend('拟合涉及多点的问题时，使用polyfit来增加多项式拟合的数量并不总是能够获得更好的拟合。较高次的多项式可能会在数据点之间振荡，导致与数据的拟合较差。在这些情况下，较低次的多项式拟合(点之间的趋势在

p=polyfit(x,y,n)其中x和y是数据点的坐标，是多项式拟合的程度。 pisa多项式系数向量，其中p(1)是常数项系数，p(2)是线性项系数，p(3)是二次项系数，很快%拟合二次多项式函数p=polyfitn([x',y'],z',2);%输出拟合结果disp(p.Coefficients);在此代码中， polyfitn函数是matlab工具箱中的函数，可以拟合多个项目

ˇ﹏ˇ matlab二次多项式曲面拟合？ 1.假设拟合的2个元素的二次方程为f(x,y)=b1*x+b2*x*y+b3*y+b4*x+b5*y+b6。使用Matlab的regress()函数进行拟合。 它还可以配备自定义功能。 2.a=polyfit(x,y,2);%intop=polyfit(x,y,5);%多项式拟合的结果Pis系数=ax^5+bx^4+cx^3+dx^2+ex+fn代表顺序p=abcdefx2= 0:0.05:10;y2=polyval(p,x2);%Bringxin到polyfit系数并计算新值

(-__-)b MATLAB可以使用多种不同的函数来拟合多元函数。以下是一些方法：1.多项式回归：使用polyfit函数进行拟合，拟合后的函数是多项式函数。 例如，使用二次多项式①diff(微分和近似导数)(多元函数的偏导数)5.数值分析1.Fitting①polyfit(多项式曲线拟合)2.Interpolation①csape(三次样条插值)Others①subs(变元)②expand(展开)

●＾● p=polyfit(x,y,n)注：x和y向量分别是N个数据点的水平和垂直坐标；是拟合时使用的多项式阶次；pi是拟合多项式，pisn+由1个系数组成的行向量。 [例2.23]拟合多项式1=2x13-x12+5x1+10曲线。 通过级别、二次函数拟合是常用的数据拟合方法，它可以通过一组数据点来拟合二次函数，从而预测未知数据点的值。 在matlab中，可以使用polyfit函数进行二次函数拟合，并使用polyval