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利用MatLab对数据进行插值计算分段线性插值三次样条插值例子分段线性插值应用的函数为：y=interp1(x0,y0,x)或y=interp1(x0,y0,x,’linear’)其中的参数表示为：x0，y0表示的初始的插值节点向量-** x表示要得到的插值节点对应的横坐标向量**-** y表示的是返回值，返回的是要求得的插值节点的纵坐标**三次样条插值三次样条插值是要保证插值函数要在插值节点上的导数相同应用的函数为：**y=interp1(x0,y0,x,’spline’)**或

MatLab中多项式多项式在MatLab中的表达多项式的求根方法多项式的加减乘除运算多项式的导数和积分多项式的估值函数多项式运算函数的总结多项式的其他操作函数多项式在MatLab中的表达MatLab中的多项式是通过一维的向量去表示的比如多项式：y=x^2+x+1在MatLab中的表示即为p=[1 1 1]注意这种表示方法和y为x的函数的表示方法之间的不同在进行创建的时候要注意一维向量当中的第k个元素只是代表的多项式当中的第n-k+1次项的系数，因此当多项式的缺少某一项的系数时不能省略输入，要将这

MatLab中的多项式拟合（lsqcurvefit函数的非线性曲线拟合）lsqcurvefit函数函数原型x=lsqcurvefit(fun, x0, xdata, ydata)== 其中的参数表示为：==xdata ydata为给定数据横纵坐标按照函数文件fun给定的函数（注意是给定的）进行最小二乘拟合以X0为初值做最小乘二拟合返回函数：fun中的系数向量X和残差的平方和resnorm。fun函数的确定方式根据题目进行数学推导分析根据给定的数据的图像进行分析例：按照函数进

MatLab中多项式数据拟合（ployfit函数与polyval函数）ployfit函数函数原型p=polyfit(x,y,n)其中x，y为拟合数据向量，要求维度相同，n为拟合多项式次数结果返回：P-返回n次拟合多项式系数从高到低依次存放于向量P中S-包含三个值其中normr是残差平方和mu-包含两个值 mean（x）均值，std（x）标准差。注意p向量返回一个一维的系数矩阵，这个一维的系数矩阵中的元素是按照多项式当中的次数由高到低排列的函数拟合的次数要小于数据的个数polyva