MATLAB曲线拟合

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曲线拟合函数

4 E( a& S, s  `; K2 r, N/ Z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。
调用格式： polyfit(X,Y,n)
8 f, u  X1 e- t; l6 p; a  t执行该函数将产生一个n阶多项式P，并且使得P(X)=Y。

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。
/ P( h" r; X5 w4 z/ H
4 d1 ?0 I4 O( D$ ~* x  `

• 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])
  

; G  f4 ^+ x4 }" t" N, k$ V5 s
5 m$ [1 t; @0 Z( p$ h插值函数
( d& a8 g& j* z
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。
% s: V3 c! i" B# a& k3 D
一维插值函数是最简单最重要的插值函数，其调用方法：
6 k" N7 w, S  ~' ^8 d1 s2 R
Y1=interp(X,Y,X1,’插值方式’)

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。

* D, W& _9 n, t8 `( r4 a# y' _

插值方式有：

nearest  线性最近项插值
linear      线性插值（默认方法）
spine      三次样条插值
cubic      三次插值
6 L" g5 _- y5 f! h- C, o: U" o
要求：X可以不是等间距的，但必须是单调的。

NNNei256

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