关于MATLAB 拟合曲线的问题
x=[-1 -1.096910013 -1.22184875 -1.397940009 -1.698970004 -2 -2.096910013 -2.22184875 -2.397940009 -2.698970004 -3 -3.096910013 -3.22184875 -3.397940009 -3.698970004 -4 -4.096910013 -4.22184875 -4.397940009 -4.698970004 -5 -5.301029996 -6 -6.301029996 -7
];
y1=[0.19722 0.17862421 0.15608793 0.13293769 0.1262108 0.12085 0.1184635 0.116076995 0.113690493 0.11130399 0.0982 0.09403087 0.08873442 0.08153087 0.07016301 0.0625 0.05738433 0.05392818 0.04949164 0.04303786 0.03787 0.03376065 0.02725677 0.02546905 0.02186244
];
p1=polyfit(x,y1,3);
h=-1:-0.01:-7;
z1=polyval(p1,h);
y2=[0.2815 0.27974245 0.27635973 0.26820598 0.2460479 0.20732 0.17869929 0.15616055 0.1329555 0.13102242 0.13076 0.13018517 0.12809778 0.12306309 0.11125676 0.09817 0.09400649 0.08871889 0.08152006 0.07016167 0.0602538 0.05187606 0.03787023 0.03375421 0.02725338
];
p2=polyfit(x,y2,3);
h=-1:-0.01:-7;
z2=polyval(p2,h);
y3=[0.28583 0.28575487 0.28562528 0.28534304 0.28421633 0.2815 0.27974598 0.27636409 0.26820945 0.24605527 0.19733 0.17870843 0.15616779 0.13995745 0.131648725 0.13034 0.130117 0.12809132 0.12305629 0.11125212 0.0981659 0.085437 0.0625454 0.05187651 0.03786978
];
p3=polyfit(x,y3,3);
h=-1:-0.01:-7;
z3=polyval(p3,h);
y4=[0.28607 0.28606594 0.28605545 0.28603422 0.28596864 0.28583 0.28575498 0.28562539 0.28534318 0.28431653 0.2815 0.27974633 0.27636453 0.26820983 0.24605601 0.19733 0.17870934 0.15616849 0.13295766 0.12611316 0.12010505 0.10609243 0.09816557 0.08543691 0.06025461
];
p4=polyfit(x,y4,3);
h=-1:-0.01:-7;
z4=polyval(p4,h);
y5=[0.28609 0.28609389 0.28609287 0.28609082 0.28608464 0.28607 0.28606594 0.28605546 0.28603423 0.28596886 0.2818 0.28575498 0.2856254 0.28534319 0.28431655 0.2815 0.27974636 0.27636456 0.26820985 0.24605607 0.1973317 0.14411221 0.12367008 0.10609236 0.08916554
];
p5=polyfit(x,y5,3);
h=-1:-0.01:-7;
z5=polyval(p5,h);
y6=[0.2862 0.28609666 0.28609655 0.2860635 0.28609574 0.286094 0.28609389 0.28609286 0.28609082 0.28608465 0.28603 0.28606594 0.28605546 0.28603423 0.285968685 0.28583 0.28575499 0.2855491 0.28534319 0.28431656 0.281502 0.27329758 0.19733173 0.14411222 0.13075043
];
p6=polyfit(x,y6,3);
h=-1:-0.01:-7;
z6=polyval(p6,h);
hold on,plot(x,y1,'*',h,z1),plot(x,y2,'o',h,z2),plot(x,y3,'.',h,z3),plot(x,y4,'o',h,z4),plot(x,y5,'o',h,z5),hold off
这个是我自己做的，但是感觉偏差太大，请各位高手指点。顺便再给出任意一条曲线的拟合公式吧~~~~
我用曲线拟合工具箱cftool拟合，从里面挑了好几种拟合方式来拟合，最终发现用fourier（傅里叶级数）这种方式来拟合的效果还是很理想的，你可以试一下。
实际上拟合前都是对拟合函数有一个预估的，不一定说非要越精确越好，那样很容易发生过拟合，过拟合虽然说从表面上精度很高，但可能没有任何意义，可能会失去你所关心的信息。
一般拟合也是在一定的物理或数学背景下进行的，所以拟合要综合考虑合理性与精确性，现在的疑问是你的数据到底有没有什么背景或条件。追问
谢谢你的解答，这些数据是我通过计算得到的散点，然后想拟合出一条曲线，我试试用傅立叶级数。谢谢你的解答。