MATLAB多项式求解和曲线拟合

利用MATLAB进行数据阐发计较经常需要用到进行多项式求解，和进行曲线拟合一些特征方程曲线，常用方式有最小二乘法和统计回归法。下面分享给大师利用MATLAB进行多项式求解和曲线拟合的方式、法式代码和步调，但愿可以或许帮忙大师。

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MATLAB多项式求解

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   第一步：我们起首进修MATLAB多项式求解，有两种求解方式，一种是操纵polyval 函数求解单个多项式，一种是操纵polyvalm 函数求解多个多项式。二者的求解代码如下：

   p = [3 2 0  -1 4];

   polyval(p,4)

   y = [2 3 0  -6 7];

   x = [1 3 -3 2; 1 -3 2 1; 3 1 0 1; 5 -2 3 6];

   polyvalm(y, x)

   我们将其写入到MATLAB法式中，如下图所示。

   
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   第二步：我们运行上述MATLAB求解多项式法式代码，得出的运行成果为：

   ans =

      896

   ans =

           1422          53         167        1766

            894         112          94        1114

           1362          91         187        1708

           5394         313         625        6838

   如下图所示。

   

MATLAB多项式曲线拟合

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   第一步：我们对多项式进行曲线拟合可以利用polyfit 函数，该函数可以或许很好地进行曲线拟合，用法MATLAB法式代码为：

   p = polyfit(x,y,n)

   我们可以输入到MATLAB中按F1查看该函数更多信息。

   
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   第二步：知道了曲线拟合polyfit 函数的用法后，我们编写法式进行曲线拟合，若是不需要输出图形则利用如下法式代码：

   x = [1 2 3 4 5 6]; 

   y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4 978.67];  %data

   p = polyfit(x,y,4)   %get the polynomial

   我们将其写入到MATLAB法式中，如下图所示。

   
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   第三步：我们再运行上面的拟合法式代码，可以得出的拟合方程式的系数为：

   p =

       4.1056  -47.9607  222.2598 -362.7453  191.1250

   如下图所示。

   
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   第四步：若是我们需要直不雅的显示曲线拟合结果，画图是少不了了，我们在上述代码的后面加上如下代码：

   % Compute the values of the polyfit estimate over a finer range, 

   % and plot the estimate over the real data values for comparison:

   x2 = 1:.1:6;          

   y2 = polyval(p,x2);

   plot(x,y,'o',x2,y2)

   grid on

   如下图所示。

   
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   第五步：我们再次运行法式，可以得出MATLAB多项式曲线拟合的图形如下图所示，我们可以看到该曲线拟合结果是很好的。

   
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   第六步：完整法式代码如下：

   x = [1 2 3 4 5 6]; y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4 978.67];  %data

   p = polyfit(x,y,4)   %get the polynomial

   % Compute the values of the polyfit estimate over a finer range, 

   % and plot the estimate over the real data values for comparison:

   x2 = 1:.1:6;          

   y2 = polyval(p,x2);

   plot(x,y,'o',x2,y2)

   grid on

   

注重事项

• 上面是利用MATLAB进行多项式求解和曲线拟合的方式、法式代码和步调，不足之处望以点窜斧正。
• 上面是利用polyfit 函数进行多项式曲线拟合，MATLAB还有其他曲线拟合的函数，我们按照现实环境进行选择和利用，方式近似。