MATLAB多項式求解和曲線擬合
利用MATLAB進行數據闡發計較經常需要用到進行多項式求解，和進行曲線擬合一些特征方程曲線，常用方式有最小二乘法和統計回歸法。下面分享給大師利用MATLAB進行多項式求解和曲線擬合的方式、法式代碼和步調，但愿可以或許幫忙大師。
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MATLAB多項式求解
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第一步：我們起首進修MATLAB多項式求解，有兩種求解方式，一種是操縱polyval 函數求解單個多項式，一種是操縱polyvalm 函數求解多個多項式。二者的求解代碼如下：
p = [3 2 0 -1 4];
polyval(p,4)
y = [2 3 0 -6 7];
x = [1 3 -3 2; 1 -3 2 1; 3 1 0 1; 5 -2 3 6];
polyvalm(y, x)
我們將其寫入到MATLAB法式中，如下圖所示。
- 2
第二步：我們運行上述MATLAB求解多項式法式代碼，得出的運行成果為：
ans =
896
ans =
1422 53 167 1766
894 112 94 1114
1362 91 187 1708
5394 313 625 6838
如下圖所示。
MATLAB多項式曲線擬合
- 1
第一步：我們對多項式進行曲線擬合可以利用polyfit 函數，該函數可以或許很好地進行曲線擬合，用法MATLAB法式代碼為：
p = polyfit(x,y,n)
我們可以輸入到MATLAB中按F1查看該函數更多信息。
- 2
第二步：知道了曲線擬合polyfit 函數的用法后，我們編寫法式進行曲線擬合，若是不需要輸出圖形則利用如下法式代碼：
x = [1 2 3 4 5 6];
y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4 978.67]; %data
p = polyfit(x,y,4) %get the polynomial
我們將其寫入到MATLAB法式中，如下圖所示。
- 3
第三步：我們再運行上面的擬合法式代碼，可以得出的擬合方程式的系數為：
p =
4.1056 -47.9607 222.2598 -362.7453 191.1250
如下圖所示。
- 4
第四步：若是我們需要直不雅的顯示曲線擬合結果，畫圖是少不了了，我們在上述代碼的后面加上如下代碼：
% Compute the values of the polyfit estimate over a finer range,
% and plot the estimate over the real data values for comparison:
x2 = 1:.1:6;
y2 = polyval(p,x2);
plot(x,y,'o',x2,y2)
grid on
如下圖所示。
- 5
第五步：我們再次運行法式，可以得出MATLAB多項式曲線擬合的圖形如下圖所示，我們可以看到該曲線擬合結果是很好的。
- 6
第六步：完整法式代碼如下：
x = [1 2 3 4 5 6]; y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4 978.67]; %data
p = polyfit(x,y,4) %get the polynomial
% Compute the values of the polyfit estimate over a finer range,
% and plot the estimate over the real data values for comparison:
x2 = 1:.1:6;
y2 = polyval(p,x2);
plot(x,y,'o',x2,y2)
grid on
注重事項
- 上面是利用MATLAB進行多項式求解和曲線擬合的方式、法式代碼和步調，不足之處望以點竄斧正。
- 上面是利用polyfit 函數進行多項式曲線擬合，MATLAB還有其他曲線擬合的函數，我們按照現實環境進行選擇和利用，方式近似。
- 發表于 2018-04-20 00:00
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