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已知离散点上的数据集即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法该方法是寻找函数使得最小。
说明：x,y为数据点n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量px必须是单调的。矩阵s用于生成预测值的误差估计(见下一函数polyval)
多项式曲线求值函数：polyval()
说明：y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数P的多项式的值。
解：MATLAB程序如下：
polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。
解释1 用法 polyfit(x,y,n ) ;用多项式求过已知点的表达式其中x为源数据点对应的横坐标，可为行向量、矩阵y为源数据点对应的纵坐标，可为行向量、矩阵n为你要拟合的阶数，一阶直线拟合二阶抛物线拟合，并非阶次越高越好看拟合情况 matlab polyfit 做出来的值从左到右表示从高次到低佽的多项式系数 给个例子一看就知道了 x = 0.0004 则y=0......4 解释2： MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令． 多项式函数拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n) 其中n表示多项式的最高阶数，xdataydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式y=a1xn+...+anx+a
