大家好，今天來為大家分享polyfit在matlab中是什么意思的一些知識點，和matlab寫word文檔的命令的問題解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的話可以看看本篇文章，相信很大概率可以解決您的問題，接下來我們就一起來看看吧！
polyfit函數(shù)用法
在MATLAB中polyfit函數(shù)是用來進行多項式擬合的。其數(shù)學原理是基于最小二乘法進行擬合的。具體使用語法是：
p=polyfit(x,y,n);
%其中x,y表示需要擬合的坐標點，大小需要一樣；n表示多項式擬合的次數(shù)。
%返回值p表示多項式擬合的系數(shù)，系數(shù)從高到低排列
具體用法示例：
1、使用polyfit函數(shù)擬合一次多項式，示例：
%%polyfit函數(shù)的使用
clear;clc;closeall;
%原始數(shù)據(jù)
x=1:20;
y=[1,12,23,46,78,98,100,123,160,210,230,270,292,350,346,386,438,349,460,512];
p=polyfit(x,y,1);%進行擬合
y1=x*p(1)+p(2);%生成表達式，計算y的值
figure;%繪圖
scatter(x,y,'.');
holdon;
plot(x,y1,'Color','r');
%添加說明
xlabel('x');ylabel('y');title('自己構建表達式');
legend('原始數(shù)據(jù)','擬合直線');
rational擬合是什么
所謂擬合是指已知某函數(shù)的若干離散函數(shù)值{f1,f2,…,fn}，通過調整該函數(shù)中若干待定系數(shù)f(λ1,λ2,…,λn)，使得該函數(shù)與已知點集的差別(最小二乘意義)最小。
如果待定函數(shù)是線性，就叫線性擬合或者線性回歸(主要在統(tǒng)計中)，否則叫作非線性擬合或者非線性回歸。
表達式也可以是分段函數(shù)，這種情況下叫作樣條擬合。一組觀測結果的數(shù)字統(tǒng)計與相應數(shù)值組的吻合。形象的說,擬合就是把平面上一系列的點，用一條光滑的曲線連接起來。因為這條曲線有無數(shù)種可能，從而有各種擬合方法。擬合的曲線一般可以用函數(shù)表示，根據(jù)這個函數(shù)的不同有不同的擬合名字。在MATLAB中可以用polyfit來擬合多項式。擬合以及插值還有逼近是數(shù)值分析的三大基礎工具，通俗意義上它們的區(qū)別在于：擬合是已知點列，從整體上靠近它們；插值是已知點列并且完全經(jīng)過點列；逼近是已知曲線，或者點列，通過逼近使得構造的函數(shù)無限靠近它們。
matlabR2012a中如何進行數(shù)據(jù)擬合
方法一、用數(shù)據(jù)擬合工具箱CurveFittingTool
打開CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中輸入cftool，即可進入數(shù)據(jù)擬合工具箱。
輸入兩組向量x，y。
首先在Matlab的命令行輸入兩個向量，一個向量是你要的x坐標的各個數(shù)據(jù)，另外一個是你要的y坐標的各個數(shù)據(jù)。輸入以后假定叫x向量與y向量，可以在workspace里面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數(shù)一致，如果不一致的話是不能在工具箱里面進行擬合的。
例如在命令行里輸入下列數(shù)據(jù):
x=[196,186,137,136,122,122,71,71,70,33];
y=[0.012605;0.013115;0.016866;0.014741;0.022353;0.019278;0.041803;0.038026;0.038128;0.088196];
數(shù)據(jù)的選取。打開曲線擬合共工具界面，點擊最左邊的Xdata和Ydata，選擇剛才輸入的數(shù)據(jù)，這時界面中會出現(xiàn)這組數(shù)據(jù)的散點圖。
選擇擬合方法，點擊Fit
左側results為擬合結果，下方表格為誤差等統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
方法二、用神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱
1、打開神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱，在commandwindow內輸入nftool，進入Neuralfittingtool
2、導入數(shù)據(jù)，點擊next，導入Inputs為x，Targets為y。
3、選擇網(wǎng)絡參數(shù)，點擊next，選擇訓練集和測試集數(shù)量，點next，選隱藏層節(jié)點個數(shù)。
4、訓練數(shù)據(jù)，點next，選train。
5、繪制擬合曲線，訓練完成后電機plotfit
訓練結果參數(shù)在訓練完后自動彈出
神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱可以用command寫，請搜索關鍵字matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱函數(shù)。
方法三、用polyfit函數(shù)寫
polyfit函數(shù)是matlab中用于進行曲線擬合的一個函數(shù)。其數(shù)學基礎是最小二乘法曲線擬合原理。曲線擬合：已知離散點上的數(shù)據(jù)集，即已知在點集上的函數(shù)值，構造一個解析函數(shù)（其圖形為一曲線）使在原離散點上盡可能接近給定的值。
調用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，
其中n表示多項式的最高階數(shù)，xdata，ydata為將要擬合的數(shù)據(jù)，它是用數(shù)組的方式輸入。輸出參數(shù)a為擬合多項式y(tǒng)=a1x^n+...+anx+a,共n+1個系數(shù)。
%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')
方法四、自行寫算法做擬合
請參考數(shù)值分析教科書，擬合、插值方法較多，算法并不復雜，靈活套用循環(huán)即可
fit函數(shù)原理
在MATLAB中polyfit函數(shù)是用來進行多項式擬合的。其數(shù)學原理是基于最小二乘法進行擬合的。具體使用語法是：
p=polyfit(x,y,n);
%其中x,y表示需要擬合的坐標點，大小需要一樣；n表示多項式擬合的次數(shù)。
%返回值p表示多項式擬合的系數(shù)，系數(shù)從高到低排列
具體用法示例：
1、使用polyfit函數(shù)擬合一次多項式，示例：
%%polyfit函數(shù)的使用
clear;clc;closeall;
%原始數(shù)據(jù)
x=1:20;
y=[1,12,23,46,78,98,100,123,160,210,230,270,292,350,346,386,438,349,460,512];
p=polyfit(x,y,1);%進行擬合
y1=x*p(1)+p(2);%生成表達式，計算y的值
figure;%繪圖
scatter(x,y,'.');
holdon;
plot(x,y1,'Color','r');
%添加說明
xlabel('x');ylabel('y');title('自己構建表達式');
legend('原始數(shù)據(jù)','擬合直線');
polyfit函數(shù)可以擬合幾次函數(shù)模型
matlab編程中的polyfit函數(shù)可以擬合二次和三次函數(shù)模型。
reprint函數(shù)的使用方法
reprint函數(shù)是一個自定義函數(shù)，我不能確定您指的是哪個具體的函數(shù)。但是，通常情況下，reprint函數(shù)是用于重新打印之前已經(jīng)打印過的文檔或文件的函數(shù)。以下是一個可能的使用方法示例：
```python
defreprint(file_name):
withopen(file_name,'r')asf:
contents=f.readlines()
forlineincontents:
print(line.strip())
#使用reprint函數(shù)重新打印文件
reprint('example.txt')
```
以上示例中，reprint函數(shù)接收一個文件名作為參數(shù)，并且讀取文件內容并逐行打印。
OK，關于polyfit在matlab中是什么意思和matlab寫word文檔的命令的內容到此結束了，希望對大家有所幫助。
