Matlab曲線擬合fit命令1

Matlab中可以進行曲線擬合，之前的曲線擬合方式比較複雜，這是在2016中的擬合方式。主要介紹fit命令，它包含有二維數據擬合和三維數據擬合。

操作方法

（01）給出一行數據，這裏我們使用sin函數來進行數據擬合，人為的加入了一些噪聲：aa = sin(0:0.05:pi);aa = aa+randn(1,63)/100;bb = 0:0.05:pi;plot(bb,aa,'bo');

（02）然後就可以使用fit命令進行數據擬合了。ff = fit(bb,aa,'poly2');回車之後出現如下情況，數據報錯。

（03）原因比較簡單，主要是需要列數據，而我們給出的是行數據。因此可以進行如下修改：aa = aa';bb = bb';ff = fit(bb,aa,'poly2');可以看到ff有三個參數，這主要是poly2起到了作用，意思是二階擬合。

（04）出現上述情況可以説明已經擬合成功，但是擬合的效果怎麼樣呢？plot(ff,bb,aa);看圖來説，效果還不錯。

（05）我們可以計算一下它們之間的差值。cc = -0.4185*bb.^2+1.136*bb-0.05554;dd = cc-aa;plot(dd);std(dd)ans =0.1665

（06）當然，後面的poly2也可以改成為poly10或者其他數值，後面的數值表示階數，在比較簡單的圖形中，少量的階數就可以很好的進行數據擬合，但是如果複雜的圖形的話，就需要較多的階數。比如還是以上圖形，我們使用5階；

（07）將二階和五階的圖形全部輸入到figure中，我們再繪製一個sin圖像，從0~pi。從圖像可以看出，五階的幾乎與sin圖像重合了。因此階數越高，其函數擬合效果越好，當然計算所需的時間就會越長。