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在MATLAB中，多项式拟合采用多项式拟合函数。它的数学原理是基于最小二乘法。具体的语法是：
P=polyfit（x，y，n）
%，其中x和y表示要用相同大小拟合的坐标点；n表示多项式拟合的次数。
%返回值p是多项式拟合的系数，系数从高到低排列
具体用法示例：
1。使用polyfit函数拟合多项式，示例：
%%Use of polyfit function
clear CLC close all
%original data
x=1:20
y=[1，12，23，46，78，981001231602102702923503463868438349460512
]P=polyfit（x，y，1）%fitting
Y1=x*P（1）P（2）%generating expression，计算y
图%drawing
散点（x，y，”的值。“”
稍等
plot（x，Y1，“color”，“R”）
]%adding description
xlabel（“x”）ylabel（“Y”）title（“build your own expression”
）legend（“original data”，“fitting line”
例如，函数形式是Y=ax^2bx c。MATLAB的代码形式如下：
>> Y=[Y1，Y2，Y3
>> P=polyfit（x，y，2）
运行后，我们可以得到a，B，C的大小。如果函数是一个变量的三次方程，请将polyfit括号中的数字改为3。如果它是一个变量的线性方程，只需将polyfit括号中的数字改为1。其他多项式函数等。
由polyfit（x，y，1）得到的拟合函数只能得到a和B，而不能得到线性相关系数R^2。如果你想得到它的线性相关系数，可以使用[b，bint，R，print，stats]=regression（y，x）b——拟合系数的置信区间bint——b，R——残值print的置信区间——R，stats——检验统计量的格式。第一个是相关系数，例如：x=[。。。]y=[…]X=[xons（n，1）]%X[b，bind，R，print，stats]=寄存器（y，X）
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