试验七数据插值与曲线拟合实验
一、试验目的
1.掌握数据统计和分析的方法。

2.掌握数据插值与曲线拟合的方法及其应用。

二、试验内容
1.已知原始数据)5/
x
y
pi
x-
=
=，，插值点为
*
4:1:0x
*
e x p(
).
sin(
=，试用四种不同的插值方法进行插值，并在一副图中绘出四种4:3.0:0
pi
xi*
插值曲线。

x=0:1:4*pi;
y=sin(x).*exp(-x/5);
xi=0:0.3:4*pi;
y1=interp1(x,y,xi,'nearest');
y2=interp1(x,y,xi,'linear');
y3=interp1(x,y,xi,'spline');
y4=interp1(x,y,xi,'cubic');
plot(x,y,'r',xi,y1,'b',xi,y2,'g',xi,y3,'y',xi,y4,'k')
2.考虑下面的数据，一位举重教练收集了不同性别的举重动员每个年龄的最大举重磅数，他相信这三者之间存在着函数关系，请创建一个年龄数组，以便估算当前队伍中队员（要求13~20岁每一岁都有）的最大举重。

y=[270 290 330 350 380;250 270 310 330 360 ]';
X=[ones(size(t)) t t.^2];
Z=X\y; %得到系数
T=(13:20)';
Y=[ones(size(T)) T T.^2]*Z
运行结果：Y =
269.1990 249.1990
280.8565 260.8565
293.7351 273.7351
307.8351 287.8351
323.1562 303.1562
339.6987 319.6987 357.4623 337.4623 376.4473 356.4473
x=1990:1996;
y=[70 122 144 152 174 196 202]; k1=polyfit(x,y,1); %得到系数 y1=polyval(k1,x);
plot(x,y,'r',x,y1,'g');
title('ijÏçÕòÆóÒµ1990-1996ÄêµÄÉú²úÀûÈó') legend('qixian','1th order')
4. 先使用命令load 加载census.mat 得到一组数据（cdate,pop ），该数据是美国自1790到1990年（以10年为一单位）的总人口。

利用回归法拟合，预测出美国在2010年的人口总数，写出拟合模型),(2210cdate x pop y x a x a a y 为为其中++=，并绘出拟合图。

load census.mat cdate'; pop';
X=[ones(size(cdate)) cdate cdate.^2]; a=X\pop;
CDATE=[1970:1:2012]'; axis([1970 2012 0 750]);
POP=[ones(size(CDATE)) CDATE CDATE.^2]*a; plot(CDATE,POP,'r-',cdate,pop,'b*'); grid on;。