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mAtlAB polyFit

plot是画图函数 polyval是求值函数 polyfit是曲线拟合函数 polyfit用于多项式曲线拟合 p=polyfit(x,y,m) 其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中. y0=poly...

k=polyfit(x,y,1); k为返回的多项式向量,因为你这里是作最高次1次的拟合,所以返回的是一个长度为2的数组,分别为一次项和常数项的系数 k(1),k(2)就表示k这个数组的第一个、第二个元素 所以综上所述,k(1)是指拟合得到的多项式的一次项系数,k(2...

这是个求多项式的函数 p = polyfit(x,y,n) 有一组y,和一组x,拟合成一个一元N次多项式 满足 y=P_1*x^n+P_2*x^(n-1)+...+P_n* x+(P_(n+1)) 式a) 比如 n = 2;x = [1:10];y = [2:2:18];p = polyfit(x,y,n);% 求这个一元二次多项式p里包含的结果就...

对于时间序列预测问题,不能用年份来作为拟合基数,应按自然序列作为拟合基数。即x=[1,2,3,4,5]——对应于2010,2011,2012,2013,2014。所以你的部分代码应改为 x=[1,2,3,4,5]; y=[0.235,0.525,0.623,0.532,0.439]; plot(x,y,'rp'),hold on p=polyf...

polyfit用于多项式曲线拟合 p=polyfit(x,y,m) 其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中. y0=polyval(p,x0) 可求得多项式在x0处的值y0

p是拟合得到的多项式的系数,s用来计算拟合误差.

用矩阵表示需要拟合的数据,把大括号改为中括号即可 >> X=[1,2,3,4,5,6,7,8,9];Y=[9,8,7,6,5,4,3,2,1];[P,S]=polyfit(X,Y,1)P = -1.0000 10.0000S = R: [2x2 double] df: 7 normr: 8.9702e-015

matlab就是个计算器,没有很强的人工智能 在使用这个软件之前,最好先人工的分析一下题目 y(0)=0, ==> d=0 y'(0)=0,==> c=0 所以 y=a*x^3+b*x^2 y'=3*a*x^2+2*b*x 根据y(12000)=1000和y'(12000)=0 可以求出a和b 完全不需要拟合,这条曲线是确定的

a=polyfit(x,y,1); z=polyval(a,x); R=corrcoef(x,y); 所示为线性拟合 这样得到的R即为相关系数矩阵,其中 R(1,2)=R(2,1)为相关系数,其值在[-1,1]之间,1表示最大的正相关,-1表示绝对值最大的负相关。 最近开始看这方面的,希望能帮到你。

[p,S,mu] = polyfit(x,y,n)和p = polyfit(x,y,n)本质上都是函数polyfit的调用,拟合次数不高时,第一种和第二种它运行后的结果肯定是一样的,只不过函数polyfit的返回值第一个比第二个多而已。事实上,第二个运行后也会产生S,mu,只不过没有将...

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