polyfit多项式曲线拟合度查看——附原始数据法

一、《利用散点进行函数曲线拟合工具箱（cftool）》

二、《MATLAB中的多项式曲线拟合——polyfit》

三、新建文件

1、欲拟合原始数据

2、多项式曲线拟合polyfit

3、画出曲线（添加原始数据，并在原始数据上画圆圈）

新建一个.m文件，并写入如下代码：

clc; clear;

figure

   subplot(111)

     ax=[0,3,5,12,14,22,24,28,33,37,41];

     ay=[0,0.500000000003402,8.0674555260835,9.46101022307,14.7730744927293,18.3620376013204,20.9445556170234,22.8741855238091,24.347366322669,26.3975949341726,26.535198431526];

   k1=polyfit(ax,ay,5);

   format long;

   disp(k1);

   x=[0:1:41];

   f1=polyval(k1,x);

   by=[25.3294767189308,25.1666707979716,22.9943149601198,22.7191955113527,22.550012466397,23.918869526921,26.2272281778418,29.0083728667249,31.9822640154678,37.9256882370494,38.4256891257925]

   k2=polyfit(ax,by,5);

   format long;

  disp(k2);

   f2=polyval(k2,x);

   plot(x,f1,'b-',x,f2,'r-',ax,ay,'bo',ax,by,'ro');

四、进行拟合

五、结果分析

通过画圈数据点与圆滑曲线的距离比对，可了解原始数据与拟合曲线的差距。

从而说明，曲线拟合的过程中，其离散点是没有全部被拟到曲线里面使用的。

作者QQ及微信：49922779