MATLAB 拟合曲线

什么是曲线拟合？

曲线拟合是指通过一条或多条数学曲线来近似一组数据的过程。拟合曲线可以用于数据建模、预测、插值或可视化。

MATLAB 中的曲线拟合

MATLAB 提供了一系列用于曲线拟合的函数。拟合曲线的常用方法包括：

• 多项式拟合（polyfit）
• 指数拟合（expfit）
• 对数拟合（logfit）
• 幂拟合（powerfit）
• 线性回归（fitlm）

步骤：

1. 选择拟合方法：根据数据的特征选择最合适的拟合方法。
2. 拟合曲线：使用相应的 MATLAB 函数拟合一条曲线到数据。
3. 评估拟合：使用统计指标（如 R 平方值、均方根误差）来评估拟合的质量。
4. 可视化拟合：使用 plot 或 scatter 函数可视化拟合曲线和原始数据。

示例：

使用多项式拟合来拟合一组数据：

% 数据x = [0 1 2 3 4];y = [10 12 15 18 21];% 拟合多项式p = polyfit(x, y, 2); % 二次多项式拟合% 评估拟合R2 = corrcoef(y, polyval(p, x))^2;fprintf('R 平方值：%.4f\n', R2);% 可视化拟合plot(x, y, 'o'); % 原始数据hold on;plot(x, polyval(p, x), '-r'); % 拟合曲线hold off;

注意：

• 选择拟合方法时，请考虑数据的特征和预期应用。
• 仔细评估拟合的质量，以确保其足够准确。
• 使用可视化来检查拟合并识别任何异常值或趋势。