本文介绍了如何在MATLAB中进行多项式和曲线拟合，包括多项式拟合的函数使用及示例代码，以及曲线拟合的步骤，强调了数据拟合在趋势分析和预测中的应用。
MATLAB数据拟合：多项式拟合和曲线拟合实例
数据拟合是一种常见的数学方法，用于找到最适合给定数据集的数学模型。在MATLAB中，我们可以使用多项式拟合和曲线拟合来实现这一目标。本文将介绍如何使用MATLAB进行多项式拟合和曲线拟合，并提供相应的源代码。
多项式拟合是一种将数据拟合到多项式函数的方法。在MATLAB中，可以使用polyfit函数进行多项式拟合。该函数的语法如下：
p = polyfit(x, y, n)
其中，x是自变量数据，y是因变量数据，n是多项式的次数。函数返回一个向量p，其中包含多项式的系数。我们可以使用polyval函数来根据所得到的多项式系数计算拟合值。函数的语法如下：
y_fit = 
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