matlab做拟合曲线应用方法实例.docx

matlab 曲线拟合函数用法以及例子在运行 MATLAB 编程进行数据的处理过程当中,我们常常用到 matlab 曲线拟合, 但是工具箱由于需要人工交互,得到的拟合结果,需要人工的去提取,再输入, 所以, 工具箱拟合结果十分不适合调用, 以及继续下面的操作, 所以我们需要用到matlab 曲线拟合函数, 并且以最常用的多项式拟合函数为例作为 matlab 曲线拟合例子,进行详细介绍。工具/ 原料?MATLAB matlab 曲线拟合 数据准备: 关于 MATLAB 曲线拟合,为了相互统一,采用下面的数据: x=[0 ] y=[ ] 由函数 y=4*x^3+3*x^2+2 产生。 函数命令拟合: MATLAB 为我们提供了多项式拟合函数命令 polyfit ,下面我们就用这个函数命令进行拟合。在MATLAB 主窗口中输入 y1=polyfit(x,y,3) ,回车我们会看到下面结果: y1= 函数的说明: y1=polyfit(x,y,N) , 这里函数 polyfit 第一个参数传递的是拟合数据的自变量,第二个参数是因变量,第三个参数是拟合多项式的阶数,这个由我们给定。如下图。我们可以给定不同的 N,运用不同的多项式进行拟合。输出结果: 在上面的例子中我们看到输出的结果是: y1= 对照原始的函数 y=4*x^3+3*x^2+2 ,我们可以看到, y1 其实输出的是拟合函数的系数,并且由高次到低次由左到右输出。 多项式阶数 N 的确定: 这里有些人可能会有问题了,我们事先不知道要拟合的数据是几阶的,那么我们如何判断我们给定的拟合阶数 N最终为多少呢? 阶数确定方法一: 这种方法是最常用的确定方法,一般情况下,我们拟合函数的目的,就是为了调用, 所以在用函数拟合之前会用 matlab 曲线拟合工具箱进行拟合函数阶数的确定, 由其确定拟合的阶数, 然后我们用这个函数命令在其他地方进行十分方便地调用,这是最常用的做法。我们往往拟合的是多个同类型的数据,所以确定好一组样本的次数之后,就可以对其他数据用同样的 N进行拟合。 阶数确定方法二: 这种方法方法可以取代用 cftool 进行判断的过程,具体实现代码如下: for i=1:5 y2=polyfit(x,y,i); Y=polyval(y2,x);% 计算拟合函数在 x处的值。 ifsum((Y-y).^2)< c=i break; end end 运行以上程序,结果如下: c=3 假设我们的误差平方和精度范围为 ,那么通过以上程序,我们可以看到用 3阶函数拟合,就可以达到精度要求。在多项