matlab - 八度的最小二乘法

Question

我试图在数据的第 6 次多项式上尽可能地插值函数

t=[0.25, 0.75, 1.25, 1.75, 2.25, 2.75, 3.25];
y=[4.29, 3.71, 3.32, 3.03, 2.94, 2.82, 2.75];

我们可以使用函数 x=A\B 然后将这些结果与 polyfit 函数结果进行比较。有人可以帮忙吗？这是我到目前为止得到的：

t=[0.25, 0.75, 1.25, 1.75, 2.25, 2.75, 3.25];
y=[4.29, 3.71, 3.32, 3.03, 2.94, 2.82, 2.75];
n=length(t)

M=[sum(t.^2), sum(t); sum(t), n]
Z=[sum(y.*t); sum(y)];

koeficienty= M\Z
a= koeficienty(1)
b= koeficienty (2)

scatter (t,y);
hold on; 
plot(t,a*t+b)
legend('zadane body', 'f(t)=at+b')
f=polyfit(t,y,f);

标签： matlaboctaveinterpolationleast-squarespolynomials