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matlab 中poly2fit怎么用？
中poly2fit怎么用？
polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。
具体使用方法是:
p polyfit(x,y,n)
[p,S] polyfit(x,y,n)
[p,S,mu] polyfit(x,y,n)
matlab将非线性拟合为线性的方法？
把EXCEL数据放入MATLAB软件中的“Work”文件夹下(注：文件名不能用汉字)。然后对数据读取和作图
通过非线性最小二乘法对其拟合，其结果图与原数据图效果非常理想。
如何用matlab拟合数据？
程序如下：
x[1.75,2.25,2.5,2.875,2.686,2.563]
y[0.26,0.32,0.44,0.57,0.50,0.46]
plot(x,y,g.,markersize,25)%%%有这个是先描点，看出大致是什么图，这里看到像二次曲线的。
hold on
p3polyfit(x,y,2)
%%%%%%下面这个是拟合后的P3公式，式子为什么是这个可以由上面拟合程序得出，放在一个图里面看效果
x20:0.5:4
y20.1701*x2.^2-0.4965*x2 0.6027
plot(x2,y2,b)
非线性拟合原理？
拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。 因为连接的曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。常用的拟合方法有最小二乘曲线拟合法等。
如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。
一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。
在MATLAB中可以用polyfit 来拟合多项式。
拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。