MATLAB曲线拟合

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  N* T. ]' H+ t/ l曲线拟合函数
  ]( P4 @! W5 r+ b; F8 U
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。
$ u' r" P  G$ G5 `/ M" `" B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。

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。
) |$ _  l5 ~9 Y! o

• 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])
  

. g0 T! R* K, u插值函数
9 W5 g+ j- ^! x2 E7 a  x' B
1 t* x6 X+ G. S/ X/ V6 W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。

一维插值函数是最简单最重要的插值函数，其调用方法：
! G# C5 b& f' j/ U* V: L4 i% X
Y1=interp(X,Y,X1,’插值方式’)
, L% y2 l$ ~9 h! Q: P7 q: z2 [6 d
) [7 ~8 N/ q1 o7 G/ }# v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。


7 T3 M+ `2 X, X0 V- J$ O5 T
插值方式有：
. `; K; ]0 ]5 K" \" H; Z5 k
: w$ S9 G1 u4 j$ W9 }7 w& ynearest  线性最近项插值
linear      线性插值（默认方法）
spine      三次样条插值
/ ~' f# M' q: b. F* _4 Q# ecubic      三次插值
1 a* A3 }; `( b2 V2 R* P/ {' X
要求：X可以不是等间距的，但必须是单调的。

NNNei256

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