polyfit生成降阶的

用矩阵表示需要拟合的数据,把大括号改为中括号即可>> X=[1,2,3,4,5,6,7,8,9];Y=[9,8,7,6,5,4,3,2,1];[P,S]=polyfit(X,Y,

用cftool,全称CurveFittingTool,这个更直接一点,你可以通过matlab的toolboxes启动或者直接在命令窗口键入cftool,不需要写代码就能实现,可以实现R方等等.

以matlab在polyfit拟合help里面的例子为基础编程：拟合后函数在y=f(1)处的切线.x=(0:0.1:5)';y=erf(x);p=polyfit(x,y,6);f=polyval(p,

我的作业题给你看下clcclearx=[0123456];y=[233.565.45.69.8];p=polyfit(x,y,4)x1=0:0.02:6;y1=polyval(p,x1);plot(x

这个阶数是不能事先确定的.一般通过多试几次,然后取一条最好的.

实际上polyfit的意义就在于下面方程组的求解,未知数是p(1)~p(n+1).p1*x1^n+p2*x1^(n-1)+p3*x1^(n-2)+L+pn*x1+p(n+1)=y1p1*x2^n+p2

让你久等了.那个错误的意思是拟合的数据长度不一样.就是你给的点坐标(x,y),保存x的和保存y的数组元素个数应该相等若还有问题请追问

用nlinfit函数实现非线性的最小二乘拟合将x,y的关系拟合为y=a*x.^2可以用polyfit首先拟合得到多项式将p(1)也就是二次项系数作为拟合的初值,那样更快收敛p=polyfit(x,y,

【1】用cftool>>cftool回车,出现一个对话框.【1】Data输入相应的x,y,然后createdataset；【2】fitting,选择提供的各种模型,逐个试试,总能找到残差最小的,相关系

polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.y0=p

poly2sym(p)

是这样子的,不过根据情况,通常有不小的误差.对于你的问题y-p1*[x;ones(1,5)]ans=-0.00980.2656-0.36470.00490.1040

polyfit.m在MATLAB安装目录下\toolbox\matlab\polyfunfunction[p,S,mu]=polyfit(x,y,n)%POLYFITFitpolynomialtoda

http://zhidao.baidu.com/question/548599771?&oldq=1我回答过的一个问题,你可以参考一下再问：还有具体点的例子吗再答：这个还不具体吗，有什么疑问你直接说啊

就是说拟合出来的一次曲线是y=0.7271x-729.4239

a=polyfit(x,y,1);z=polyval(a,x);R=corrcoef(x,y);所示为线性拟合这样得到的R即为相关系数矩阵,其中R(1,2)＝R(2,1)为相关系数,其值在[-1,1]

Year=[1625183019301960197419871999];Population=[5102030405060];Year1=1625:2020;Year2=2000:2020;[P2S2

polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.y0=p

程序写的没有问题,你应该是直接写完就按“运行”.但这是一个函数,你没有传递参数.正确的方法是,保存此函数,然后在主窗口运行.程序运行及结果如下：

严格的来说,二次多项式拟合不是最小二乘拟合.lsqnonlin()、lsqcurvefit()是最小二乘拟合