2.分别用2,3,4,6阶多项式拟合函数y=cosx,作出拟合曲线并与函数曲线y...

p=polyfit(x，y，n)上面是将x，y的数据用n次多项式拟合 拟合的结果是多个项的系数(包括常数项)，按降幂排列。

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用你熟悉的曲线方程去比对，确定拟合曲线函数。用 nlinfit（）函数，求出拟合系数。

在VB中，怎样过一个定点画曲线的切线？这个曲线是用插值的方法拟合出来的一个一元二次函数。

求用正交多项式作最小二乘拟合,可以给出实例的java算法

1、用正交多项式与一般的多项式拟合结果一样，先前用正交多项式拟合的主要出发点是为了在求取多项式系数及进行假设测验时时简化计算，而这种简化在matlab条件下已经没有意义了，用polyfit可以进行任意多项式的拟合。

2、所谓正交多项式，通常是一些多项式a(x)，b(x)，..，z(x)，有可数无穷多个。满足 =1 =0 ，一般定义为一个区间上两个多项式乘积的定积分，比如-1到1上。所谓拟合，就是给定一个Q(x)是一个函数，在区间-1到1上。

3、x，y，n) 用于多项式曲线拟合，其中x，y是一个已知的N个数据点坐标向量，当然其长度均匀为N，n是用来拟合的多项式系数，p是求出的多项式系数，n次多项式应该有n+1个系数，故p的长度为n+1。拟合的准则是最小二乘法。

4、Triangular Matrix），则有 用MATLAB命令 x=R\(Q\b)可解得 。

5、5 ．理解曲线拟合的最小二乘法并会计算 ， 了解用正交多项式做最小二乘拟合。

6、Warnings during fitting：Equation is badly conditioned. Remove repeated data points or try centering and scaling.这是因为你的数据点不好。此外，你用的拟合函数的阶数很高……如果换成二阶就可以使用polyfit()了。

如何根据一组离散点数据拟合出四次多项式曲线函数,并求曲线横坐标为1...

拟合出f（x）分布的系数 然后，根据xy分别是离散点的横纵坐标（数值至少10组以上）首先，进行参数估计 p(Xn；P)*p(X2。然后求一个P。不妨假设有高斯噪声干扰ML估计是这个意思，现在只需要写出上面的概率密度函数就可以了。

如果没有得到公式，只能尝试拟合曲线的方式，当然，你可以选择好几种方式来拟合曲线：如图。

从菜单中选择自己需要的类型，一般选择既有数据点，又有平滑曲线的散点图。就能得到平滑曲线。多项式拟合(线性，指数，幂，对数也类似)：（1）选取数据，插入，散点图，选择只有数据点的类型，就能得到第二张图所示的数据点。

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