Этот пример показывает аппроксимацию полиномиальной кривой к набору точек данных с помощью polyfit функция. Можно использовать polyfit чтобы найти коэффициенты полинома, который подходит для набора данных в смысле наименьших квадратов, используя синтаксис
p = polyfit(x,y,n),
где:
x и y являются векторами, содержащими x и y координаты точек данных
n - степень полинома, для подгонки
Создайте некоторые тестовые данные x-y для пяти точек данных.
x = [1 2 3 4 5]; y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4];
Использование polyfit найти полином третьей степени, который приблизительно подходит для данных.
p = polyfit(x,y,3)
p = 1×4
-0.1917 31.5821 -60.3262 35.3400
После того, как вы получите полином для линии аппроксимации используя polyfit, можно использовать polyval чтобы вычислить полином в других точках, которые могли не быть включены в исходные данные.
Вычислите значения polyfit оценить в более мелкой области и построить график оценки по вещественным значениям данных для сравнения. Включите аннотацию уравнения для линии аппроксимации.
x2 = 1:.1:5; y2 = polyval(p,x2); plot(x,y,'o',x2,y2) grid on s = sprintf('y = (%.1f) x^3 + (%.1f) x^2 + (%.1f) x + (%.1f)',p(1),p(2),p(3),p(4)); text(2,400,s)
