曲线拟合是通过数学曲线近似数据的过程，MATLAB 提供多种拟合方法，包括多项式拟合、指数拟合等。拟合过程包括选择方法、拟合曲线、评估拟合和可视化。例如，使用多项式拟合来拟合一组数据：polyfit(x, y, 2)；评估拟合：corrcoef(y, polyval(p, x))^2；可视化：plot(x, y, 'o') 和 plot(x, polyval(p, x), '-r')。
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：
- 选择拟合方法：根据数据的特征选择最合适的拟合方法。
- 拟合曲线：使用相应的 MATLAB 函数拟合一条曲线到数据。
- 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。
-
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。
