189 8069 5689
这与几阶多项式无关，关键是用什么方法拟合。如果只有33个数据点，解一族线性方程就可以了，如果有很多组数据，就用最小而乘法，步骤略微多一些。看看计算方法的书就任意操作了。
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#include stdio.h
#include conio.h
#include stdlib.h
#include math.h
main()
{
int i,j,m,n=7,poly_n=2;
double x[7]={1,2,3,4,6,7,8},y[7]={2,3,6,7,5,3,2};
double a[3];
void polyfit(int n,double *x,double *y,int poly_n,double a[]);
system("cls");
polyfit(n,x,y,poly_n,a);
for (i=0;ipoly_n+1;i++)/*这里是升序排列，Matlab是降序排列*/
printf("a[%d]=%g\n",i,a[i]);
getch();
}
/*==================polyfit(n,x,y,poly_n,a)===================*/
/*=======拟合y=a0+a1*x+a2*x^2+……+apoly_n*x^poly_n========*/
/*=====n是数据个数 xy是数据值 poly_n是多项式的项数======*/
/*===返回a0,a1,a2,……a[poly_n]，系数比项数多一（常数项）=====*/
void polyfit(int n,double x[],double y[],int poly_n,double a[])
{
int i,j;
double *tempx,*tempy,*sumxx,*sumxy,*ata;
void gauss_solve(int n,double A[],double x[],double b[]);
tempx=calloc(n,sizeof(double));
sumxx=calloc(poly_n*2+1,sizeof(double));
tempy=calloc(n,sizeof(double));
sumxy=calloc(poly_n+1,sizeof(double));
ata=calloc((poly_n+1)*(poly_n+1),sizeof(double));
for (i=0;in;i++)
{
tempx[i]=1;
tempy[i]=y[i];
}
for (i=0;i2*poly_n+1;i++)
for (sumxx[i]=0,j=0;jn;j++)
{
sumxx[i]+=tempx[j];
tempx[j]*=x[j];
}
for (i=0;ipoly_n+1;i++)
for (sumxy[i]=0,j=0;jn;j++)
{
sumxy[i]+=tempy[j];
tempy[j]*=x[j];
}
for (i=0;ipoly_n+1;i++)
for (j=0;jpoly_n+1;j++)
ata[i*(poly_n+1)+j]=sumxx[i+j];
gauss_solve(poly_n+1,ata,a,sumxy);
free(tempx);
free(sumxx);
free(tempy);
free(sumxy);
free(ata);
}
void gauss_solve(int n,double A[],double x[],double b[])
{
int i,j,k,r;
double max;
for (k=0;kn-1;k++)
{
max=fabs(A[k*n+k]); /*find maxmum*/
r=k;
for (i=k+1;in-1;i++)
if (maxfabs(A[i*n+i]))
{
max=fabs(A[i*n+i]);
r=i;
}
if (r!=k)
for (i=0;in;i++) /*change array:A[k]A[r] */
{
max=A[k*n+i];
A[k*n+i]=A[r*n+i];
A[r*n+i]=max;
}
max=b[k]; /*change array:b[k]b[r] */
b[k]=b[r];
b[r]=max;
for (i=k+1;in;i++)
{
for (j=k+1;jn;j++)
A[i*n+j]-=A[i*n+k]*A[k*n+j]/A[k*n+k];
b[i]-=A[i*n+k]*b[k]/A[k*n+k];
}
}
方法一：
1、最常用的是多项式拟合，采用polyfit函数，在命令窗口输入自变量x和因变量y。
2、以二次多项式拟合为例，输入p=polyfit(x,y,2)，如果想拟合更高次的多项式，更换括号内数字即可。
通过计算获得的p，是一个数组，对应了多项式的各项系数，以图中为例，拟合出的多项式为：y=0.9962x2+0.0053x-0.2833。
方法二：
1、首先，在上方工具栏选取APPS，点击curvefitting。输入自变量x和因变量y。
2、选择拟合方式，有多项式拟合polynomial，高斯拟合gaussian，幂指数拟合power等等，本次以多项式拟合为例。
3、通过数据计算，可以获得曲线参数（曲线函数中的各项系数），从而实现曲线拟合。