使用多项式系数= fit2dPolySVD (x, y, z,顺序)适合x和y的一个多项式,它提供了一个最适合的数据z。
使用圣言这是健壮的,即使数据是简并的。总会产生一个最小二乘最适合的数据即使overspecified或遗漏的数据。
x, y, z是列向量指定点安装。
三个向量必须相同的长度。
秩序是多项式适合的顺序。
多项式的系数多项式系数的回报。这些都是在增加y为每个增加的力量x的力量,例如订单2:
zbar =多项式系数多项式系数(1)+ (2)。* y +多项式系数(3)。* y ^ 2 +多项式系数(4)。* x +多项式系数(5)。* x。* y +多项式系数(6)。* x ^ 2

使用eval2dPoly (x, y,多项式系数)来评估在任何(x, y)点多项式。

如果数据是不那么低阶系数将为零,解决方案是适合使用更高的订单;使用一个低阶适合在这种情况下更明显的解决方案。