在MATLAB中进行多项式拟合可以使用polyfit函数。polyfit函数可以拟合一个多项式,返回一个多项式系数向量p,其中p(1)为最高次幂系数,p(2)为次高次幂系数,以此类推。语法如下:
p = polyfit(x,y,n)
其中,x和y分别为自变量和因变量向量,n为多项式的次数。例如,如果n=1,则拟合一条直线,如果n=2,则拟合一个二次多项式。
拟合后,可以使用polyval函数计算拟合曲线在给定点处的值。语法如下:
y_fit = polyval(p,x)
其中,p为多项式系数向量,x为给定点的自变量向量,y_fit为拟合曲线在x处的值。
以下是一个简单的示例:
% 生成数据
x = linspace(0,2*pi,50);
y = sin(x) + randn(size(x))*0.1;
% 用二次多项式拟合数据
p = polyfit(x,y,2);
% 画出原始数据和拟合曲线
plot(x,y,'o');
hold on;
x_fit = linspace(0,2*pi,100);
y_fit = polyval(p,x_fit);
plot(x_fit,y_fit);
legend('原始数据','拟合曲线');
上述代码会生成一个包含原始数据和拟合曲线的图形。根据实际情况,可以更改多项式的次数来得到不同的拟合效果。