在matlab中经常需要对数据进行曲线拟合，如最常见的多项式拟合，一般可以通过cftool调用曲线拟合工具（curve fit tool），通过图形界面可以很方便的进行曲线拟合，但是有些时候也会遇到不方便用图形工具。因此这里简单的记下两种常用的拟合方法。 1 多项式拟合（polyfit ...

一、多项式拟合 ployfit(x,y,n) ：找到次数为 n 的多项式系数，对于数据集合 {(x_i,y_i)}，满足差的平方和最小 [P,E] = ployfit(x,y,n) ：返回同上的多项式 P 和矩阵 E 。多项式系数在向量 p 中，矩阵 E 用在 ployval 函数中 ...

在信号处理中常常需要用到曲线拟合，这里介绍一下利用最小二乘拟合一般曲线的方法，并对滤掉信号中白噪声的方法作些介绍。 为了测试拟合算法的好坏，先模拟出一个信号作为检验算法的例子： 用白噪声产生模拟信号： 对于理论信号y=y(x)，一般可用rand(size(x))和randn(size(x ...

软件环境：MATLAB2013a 一、多项式拟合 多项式拟合是利用多项式最佳地拟合观测数据，使得在观测数据点处的误差平方和最小。 在MATLAB中，利用函数ployfit和ployval进行多项式拟合。 函数ployfit根据观测数据及用户指定的多项式阶数得到光滑曲线的多项式表示 ...

p=polyfit(x,y,n) [p,s]= polyfit(x,y,n) 说明：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。x必须是单调的。矩阵s用于生成预测值的误差估计。 多项式曲线求值函数：polyval( ) 调用格式： y=polyval(p ...

MATLAB实例：非线性曲线拟合 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 用最小二乘法拟合非线性曲线，给出两种方法：(1)指定非线性函数，(2)用傅里叶函数拟合曲线 1. MATLAB程序 clear clc xdata ...

1.确定要拟合的类型 　　一般情况下matlab会直接提供常用的类型，用fittype创建拟合模型。至于matlab具体提供了哪些模型，参见帮助"List of library models for curve and surface fitting" 　　如果库中没有自己想要 ...

%matlab 非线性曲线拟合， nlinfit & lsqcurvefit & lsqnonlin；%x0 初始向量%p 表达式参数变量xdata = [0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ...