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MATLAB多项式求解和曲线拟合
第一步：我们首先学习MATLAB多项式求解，有两种求解方法，一种是利用polyval 函数求解单个多项式，一种是利用polyvalm 函数求解多个多项式。二者的求解代码如下：p = [3 2 0 -1 4];polyval(p,4)y = [2 3 0 -6 7];x = [1 3 -3 2; 1 -3 2 1; 3 1 0 1; 5 -2 3 6];polyvalm(y, x)我们将其写入到MATLAB程序中，如下图所示。
第二步：我们运行上述MATLAB求解多项式程序代码，得出的运行结果为：ans = 896ans = 1422 53 167 1766 894 112 94 1114 1362 91 187 1708 5394 313 625 6838如下图所示。
第一步：我们对多项式进行曲线拟合可以使用polyfit 函数，该函数能够很好地进行曲线拟合，用法MATLAB程序代码为：p = polyfit(x,y,n)我们可以输入到MATLAB中按F1查看该函数更多信息。
第二步：知道了曲线拟合polyfit 函数的用法后，我们编写程序进行曲线拟合，如果不需要输出图形则使用如下程序代码：x = [1 2 3 4 5 6]; y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4 978.67]; %datap = polyfit(x,y,4) %get the polynomial我们将其写入到MATLAB程序中，如下图所示。
第三步：我们再运行上面的拟合程序代码，可以得出的拟合方程式的系数为：p = 4.1056 -47.9607 222.2598 -362.7453 191.1250如下图所示。
第四步：如果我们需要直观的显示曲线拟合效果，绘图是少不了了，我们在上述代码的后面加上如下代码：% Compute the values of the polyfit estimate over a finer range, % and plot the estimate over the real data values for comparison:x2 = 1:.1:6; y2 = polyval(p,x2);plot(x,y,'o',x2,y2)grid on如下图所示。
第五步：我们再次运行程序，可以得出MATLAB多项式曲线拟合的图形如下图所示，我们可以看到该曲线拟合效果是很好的。
第六步：完整程序代码如下：x = [1 2 3 4 5 6]; y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4 978.67]; %datap = polyfit(x,y,4) %get the polynomial% Compute the values of the polyfit estimate over a finer range, % and plot the estimate over the real data values for comparison:x2 = 1:.1:6; y2 = polyval(p,x2);plot(x,y,'o',x2,y2)grid on
上面是使用MATLAB进行多项式求解和曲线拟合的方法、程序代码和步骤，不足之处望以修改指正。
上面是使用polyfit 函数进行多项式曲线拟合，MATLAB还有其他曲线拟合的函数，我们根据实际情况进行选择和使用，方法类似。