Matlab曲线拟合（1）（自用笔记）

一、polyfit函数拟合（基于最小二乘法原理）

matlab中可以用polyfit函数进行多项式类型的拟合

函数形式：polyfit（x,y,n)

x 为源数据点对应的横坐标，可为行向量、矩阵，y为源数据点对应的纵坐标、矩阵，n为要拟合的阶数，如一阶直线拟合，二阶抛物线拟合。

函数的返回值是一个矩阵，从左到右表示从高次到低次的多项式系数。

二、polyval函数预测

polyval函数作用是用多项式系数和x向量来求（有时是预测）y向量

函数形式：polyval(p, x)

p为多项式系数矩阵，x为你要求的数据点的横坐标向量。

函数的返回值是一个矩阵或向量，返回n次多项式p在x处的值

三、plot函数绘制曲线

plot函数作用是绘制曲线，以直观的方式显示图像

函数形式：plot(x,y,'格式控制字符串')

x为横坐标的取值区间，y为纵坐标的取值区间，用格式控制字符串来定义函数曲线的颜色和线型，如'b'代表蓝色，':'代表点线，'o'代表圆点，默认为实线格式。

函数直接返回一个窗口图像

四、举例代码与图像显示

x = [20.5 32.7 51.0 73.0 95.7];  %输入已知的温度值
y = [765 826 873 942 1032];  %输入对应已知温度下的电阻值
a = polyfit(x,y,1);  %一阶线性拟合
e = polyval(a,100);  %预测在100温度下的电阻值
t = [20:0.1:100];   %设置温度区间
R = a(1)*t+a(2);   %计算每个温度值下的电阻值
plot(t,R);    %绘制温度与电阻值的关系图
xlabel('温度'),ylabel('电阻值')
title('温度与电阻值的关系图')

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