あなたの質問に対する答えは、あなたがフィッティングしているモデルの特定のタイプに依存します。多項式フィッティングだけに興味があるのか、それとももっと複雑なことに興味があるのかは、あなたの質問からは明らかではありません。多項式の場合、polyfit
関数を使用して係数を取得し、関数を使用polyval
して特定のポイントで評価することができます。
%construct a test signal
x = linspace(0,1,100)';
signal = 5*x.^2 + x + 0.5;
noise = 0.1*rand(100,1);
y = signal + noise;
%Plot function
plot(x,[signal,y]);
%Polynomial fitting
n = 2; % order of polynomial
coeff = polyfit(x,y,n) % I get 5.0295, 0.9786, 0.5512
%Evaluate at a certain set of points
x1 = 2.3;
polyval(coeff,x1)
より複雑なモデルをフィッティングする場合はcfit
、フィッティングを行うためにを使用する必要があります。これにより、フィッティングオブジェクトが得られます。feval
特定のポイントで関数を評価するには、その近似オブジェクトを関数に渡す必要があります。詳細については、これらの関数のドキュメントを確認してください。