MATLAB曲线拟合

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曲线拟合函数
/ q2 R% ?& }- L3 {1 {
多项式拟合函数：polyfit。该函数的结果将保证在数据点上拟合值与数据值差的平方和最小，即最小二乘曲线拟合。
4 u% v! w7 f3 @调用格式： polyfit(X,Y,n)
执行该函数将产生一个n阶多项式P，并且使得P(X)=Y。

0 b* @! _' F' i* u8 W例：用5阶多项式对[0,pi/2]上的正弦函数进行最小二乘拟合。

6 H5 @  o1 J9 L. L- D% h

• x=0:pi/20:pi/2;
• y=sin(x);
• a=polyfit(x,y,5);  %用5阶多项式拟合
• x1=0:pi/30:pi/2;
• y1=sin(x1);
• y2=a(1)*x1.^5+a(2)*x1.^4+a(3)*x1.^3+a(4)*x1.^2+a(5)*x1+a(6);
• plot(x1,y1,'b-',x1,y2,'r*')
• legend('原曲线','拟合曲线')
• axis([0,2,0,1.5])
  * e' m2 e; r9 r- S8 x9 T

插值函数
% I2 V3 u5 z0 r& m' y& U
: u) c; |; U, {* k- ]5 a& w插值分为一维插值和二维插值。一维插值是在线的方向上对数据点进行插值；二维插值则可以理解为在面的方向上进行插值。
' z1 `1 C; W: h8 _; v* P6 T6 t4 P
一维插值函数是最简单最重要的插值函数，其调用方法：
5 @& G9 h. T# P
( h5 T1 v, O* a, i: {0 \Y1=interp(X,Y,X1,’插值方式’)
; U# v7 K, V: |* k0 U# m, D; E
& Q* b6 G+ a5 S; l% }& z其中，X为节点向量值，Y是对应的节点函数值， X1是插值点。返回的Y1是计算插值点X1的函数值。
4 v3 L+ E9 k8 B& y  Y
  a4 @* f# v) i* ^( \

- v4 J' s( L& R; y. D3 o插值方式有：

nearest  线性最近项插值
0 R0 m, a1 h9 y& K$ ]2 glinear      线性插值（默认方法）
spine      三次样条插值
cubic      三次插值

要求：X可以不是等间距的，但必须是单调的。

NNNei256

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