调用方法：polyfit(x,y,n)。用多项式求过已知点的表达式，其中x为源数据点对应的横坐标，可为行向量、矩阵，y为源数据点对应的纵坐标，可为行向量、矩阵，n为你要拟合的阶数，一阶直线拟合，二阶抛物线拟合，并非阶次越高越好，看拟合情况而定。

matlab polyfit 做出来的值从左到右表示从高次到低次的多项式係数。

例子：

x = (0: 0.1: 2.5)';

y = erf(x);

p = polyfit(x,y,6)

p =

0.0084 -0.0983 0.4217 -0.7435 0.1471 1.1064 0.0004

则y=0.0084x^6-0.0983x^5+0.4217x^4-0.7435x^3+0.1471x^2+1.1064x+0.0004

MATLAB软体提供了基本的曲线拟合函式的命令，多项式函式拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n)，

其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式 y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个係数。

多项式在x处的值y可用下面程式计算。

y=polyval(a,x,m)

线性：m=1, 二次：m=2, …

polyfit的输出是一个多项式係数的行向量。为了计算在xi数据点的多项式值，调用MATLAB的函式polyval。

例：

x=0:0.1:1;

y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2];

polyfit用法示例结果

A=polyfit(x,y,2);

z=polyval(A,x);

plot(x,y,'r*',x,z,'b')