(一)线性拟合: % 定义数据点 x = [1, 2, 3, 4, 5]; y = [2, 4, 5, 4, 5]; % 使用 polyfit 函数进行线性拟合 % 第二个参数指定多项式的最高次数,这里为 1,表示线性拟合 [p, S] = polyfit(x, y, 1); % polyfit 函数返回的多项式系数 a = p(1); % 斜率 b = p(2); % 截距...
3、在一些特殊的情况下,当x的坐标值不是从小到大进行排列的时候,只要是x,y的坐标点一一对应的,都可以使用polyfit函数进行拟合处理,示例: %% 当拟合的数据x的坐标不是排列好顺序的时候同样可以进行拟合 clear; clc; close all; % 遇到的数据的x轴的坐标是乱序的,不是按照从大到小进行排序,每个点是一一对应的...
[P,S] = polyfit(X,Y,N) [P,S,MU] = polyfit(X,Y,N) (1)P = polyfit(X,Y,N) 返回次数为 n 的多项式 p(x) 的系数,该阶数是 y 中数据的最佳拟合 (在最小二乘方式中)。p 中的系数按降幂排列,p 的长度为 n+1. 其中X 为输入的向量x,Y 为得到的函数值,N 表示拟合的最高次数,返回的P...
在matlab中，polyfit函数用于多项式拟合。例如，给定x和y数据，我们可以通过a=polyfit(x,y,1)得到线性拟合的系数a。这表示y=ax+b的形式，其中a和b分别是斜率和截距。进一步，可以使用z=polyval(a,x)计算拟合值。相关系数可以通过R=corrcoef(x,y)得到，R(1,2)即是相关系数，其值范围在[-1,1]之...
用polyfit(X,Y,1)得到的拟合函数只能得到a,b，但不能得到线性相关系数R^2。如想要得到其线性相关系数，可以用regress(y,X)，其使用格式 [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);b——拟合系数 bint——b的置信区间 r——残差值 rint——r的置信区间 stats——检验统计量，第一个就是相关...
p = polyfit(x,y,n) [p,S] = polyfit(x,y,n) [p,S,mu] = polyfit(x,y,n) 说明 示例 p= polyfit(x,y,n)返回阶数为n的多项式p(x)的系数,该阶数是y中数据的最佳拟合(在最小二乘方式中)。p中的系数按降幂排列,p的长度为n+1 p(x)=p1xn+p2xn−1+...+pnx+pn+1. ...
1 第一步我们首先需要知道matlab中做线性拟合是使用polyfit函数，可以在命令行窗口中输入helppolyfit，看一下函数用法，如下图所示：2 第二步在m脚本中创建x,y两个数组，其中x作为横坐标，y作为纵坐标，如下图所示：3 第三步输入“x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];y=[45 67 79 98 106 128 145 162 ...
y = polyval(p, x); 其中,p是已经拟合的多项式(比如说(1)中的p),x是自变量组成的向量,y是所求值组成的向量。 例子: 在命令窗口输入以下代码: >>clear >> x = [1, 2, 3]; >> y = [3, 5, 7]; >> p = polyfit(x, y, 1); %得到拟合多项式:y = 2*x + 1 >> t = [1, 2, 3...
axis([-1 6 0 11]); (x和y的散点图如下图) 我们对其进行拟合: 先用最高次为一次幂的方法。 一次幂就是y=a*x+b,polyfit函数求的就是a和b的值,更高次幂依次类推。代码如下: clear all clc x=[0.3 0.35 0.4 0.7 0.92 1.2 1.92 2.4 2.8 3.6 4.5]; ...
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]; y = [2, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13]; %使用polyfit函数进行一元线性回归分析 p = polyfit(x, y, 1); %这里1表示我们想要拟合一个一次多项式(即线性关系) % p(1)是斜率,p(2)是截距 %使用polyval函数计算拟合值 yfit = polyval(p, x);...