使用Polyval函数进行多项式曲线拟合的详细讲解

使用 MATLAB 工具箱 polyfit 函数进行多项式曲线拟合，包括一次和三次拟合。

此程序通过寻找两个多项式Num(x)和Den(x)，以最小二乘意义满足Num(xi)/Den(xi) = y(xi)，即使y(xi)可能为无限或零，从而提升了Matlab的Polyfit命令。

Matlab在二次方程的曲线拟合中的应用。

MATLAB提供的数据拟合函数表cfit可用于生成拟合目标，支持库模型、自定义模型、平滑样条或内插方法。fitoptions用于生成或修改拟合选项，fittype用于定义拟合形式。cflibhelp提供库模型、三次样条和内插方法等信息。disp显示曲线拟合工具的详细信息，get可返回拟合曲线的属性，set用于修改拟合曲线的显示属性。

Matlab开发-约束多项式拟合。描述了在拟合多项式时对多项式次数进行约束的过程。

多项式拟合，又称曲线拟合，是在众多样本点中找出满足分布的多项式，非常适用于实验数据的解析描述。MATLAB中使用命令格式p=polyfit(x,y,n)，其中x和y为样本点向量，n为多项式阶数，p为求出的多项式。多项式插值则根据有限样本点产生额外估计点，以达到数据更平滑的效果，广泛应用于信号处理与图像处理。

此文档提供使用 R 语言进行曲线拟合的详细指导。它涵盖了各种类型的曲线拟合方法，包括线性关系拟合、非线性曲线拟合和可线性化关系拟合。本指南深入解释了这些方法的步骤，并提供了示例和代码。

function a_b_c = wbl3fit(x) % f(x) = ba^(-b)(x-c)^(b-1)*exp(-((x-c)/a)^b) % a ---尺度参数% b ---形状参数% c ---位置参数

函数plotit(xi,yi,polyorder,datastyle,fitst​yle)用于绘制和拟合x,y数据到多项式，提供误差估计。它接受单个向量或一对向量数据(x, y)，或一个2xn或nx2的矩阵，其中x在第一行或第一列。如果指定polyorder参数，将数据拟合为指定阶数的多项式，并用红点绘制数据，蓝色线表示拟合曲线，拟合系数、标准差和R平方值显示在图像左上角。Polyorder=1表示直线，=2表示二次曲线（抛物线）。如果提供第4个输出参数BootResults，则通过bootstrap方法计算系数误差估计，并返回大小为5 x polyorder+1的BootResults矩阵。