多项式拟合

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。

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。

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。

在matlab中，正交多项式拟合的技术涉及选择拟合次数m，默认使用拉盖尔多项式。

在中，我们将详细探讨MATLAB中多项式拟合算法的实现和应用。随着技术的发展，多项式拟合作为一种强大的数据分析工具，逐渐在科研和工程实践中展示出其广泛的应用前景。

VB 写的最小二乘法多项式拟合，用起来还挺顺手的。逻辑清晰，思路也不绕，适合快速上手搞点数据拟合的活。你要是不想打开 Matlab 那一堆窗口，这个方案就香。 多项式阶数可控，手动设置就行，最高几阶都能试。拟合后的曲线数据输出也方便，直接拿来画图、都没问题。对于想在小工具里集成拟合算法的朋友，这份代码就蛮合适。 VB 虽然不时髦了，但有些老系统或内嵌开发还真离不开它。这份代码结构比较清楚，改点参数、接个 UI，几分钟搞定。 如果你是 Matlab 用户，也可以看看Matlab 版本的拟合算法，或者需要更复杂一点的可以参考结合龙贝格算法的实现。 哦对了，别忘了确认输入数据格式，建议是二维数组形式

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。

实系数多项式的系数为实数，复系数多项式的系数为复数。在复数域上，任意一个复系数多项式都至少有一个复数根，称为代数基本定理。对于n次复系数多项式，有且仅有n个复数根。

Polyval函数是一个强大的工具，用于评估n阶多项式在给定点x处的数值。它接受降序排列的多项式系数向量p，支持矩阵和向量作为输入。利用Polyval函数，可以高效地进行多项式曲线拟合和评估。

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。