MATLAB曲线拟合

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曲线拟合函数
+ [3 z* y5 {3 w2 g' h! F0 e
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。
- D/ i( f: S( `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。
+ ?: x* D3 l% L2 L; a9 ]; M9 C
& J7 I$ z/ q. Y3 V6 l) Y! M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。

) E2 }/ t8 K- Z" U

• 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])
  

, P! l  Z$ P. i! y
* f9 [/ |+ x; T. B4 j  o# n3 O2 S插值函数

! p( K  X) ^1 X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。
* F, [# e6 I' p! M% c8 V# A, i$ \! j: e
一维插值函数是最简单最重要的插值函数，其调用方法：
! i( n6 L# G  ]* ^5 l7 ^
1 n0 b9 |* R* X; J+ yY1=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。

, Q# B" r2 K0 [& i* t4 c
$ Q. f) h* j2 I" T8 A* [+ N' M
插值方式有：

$ A! `1 w  V+ i# qnearest  线性最近项插值
8 \0 A9 d' P4 glinear      线性插值（默认方法）
spine      三次样条插值
: A5 m1 \7 w8 q2 Kcubic      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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