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1、通过一些点拟合出一条直线。
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2、参数：pt_input指向传入的点的指针。
3、ptNumbers传入的点数量。
4、k指向拟合直线参数k的指针。
5、b指向拟合直线参数b的指针。
#include stdio.h
#include conio.h
#include stdlib.h
#include math.h
main()
{
int i,j,m,n=7,poly_n=2;
double x[7]={1,2,3,4,6,7,8},y[7]={2,3,6,7,5,3,2};
double a[3];
void polyfit(int n,double *x,double *y,int poly_n,double a[]);
system("cls");
polyfit(n,x,y,poly_n,a);
for (i=0;ipoly_n+1;i++)/*这里是升序排列，Matlab是降序排列*/
printf("a[%d]=%g\n",i,a[i]);
getch();
}
/*==================polyfit(n,x,y,poly_n,a)===================*/
/*=======拟合y=a0+a1*x+a2*x^2+……+apoly_n*x^poly_n========*/
/*=====n是数据个数 xy是数据值 poly_n是多项式的项数======*/
/*===返回a0,a1,a2,……a[poly_n]，系数比项数多一（常数项）=====*/
void polyfit(int n,double x[],double y[],int poly_n,double a[])
{
int i,j;
double *tempx,*tempy,*sumxx,*sumxy,*ata;
void gauss_solve(int n,double A[],double x[],double b[]);
tempx=calloc(n,sizeof(double));
sumxx=calloc(poly_n*2+1,sizeof(double));
tempy=calloc(n,sizeof(double));
sumxy=calloc(poly_n+1,sizeof(double));
ata=calloc((poly_n+1)*(poly_n+1),sizeof(double));
for (i=0;in;i++)
{
tempx[i]=1;
tempy[i]=y[i];
}
for (i=0;i2*poly_n+1;i++)
for (sumxx[i]=0,j=0;jn;j++)
{
sumxx[i]+=tempx[j];
tempx[j]*=x[j];
}
for (i=0;ipoly_n+1;i++)
for (sumxy[i]=0,j=0;jn;j++)
{
sumxy[i]+=tempy[j];
tempy[j]*=x[j];
}
for (i=0;ipoly_n+1;i++)
for (j=0;jpoly_n+1;j++)
ata[i*(poly_n+1)+j]=sumxx[i+j];
gauss_solve(poly_n+1,ata,a,sumxy);
free(tempx);
free(sumxx);
free(tempy);
free(sumxy);
free(ata);
}
void gauss_solve(int n,double A[],double x[],double b[])
{
int i,j,k,r;
double max;
for (k=0;kn-1;k++)
{
max=fabs(A[k*n+k]); /*find maxmum*/
r=k;
for (i=k+1;in-1;i++)
if (maxfabs(A[i*n+i]))
{
max=fabs(A[i*n+i]);
r=i;
}
if (r!=k)
for (i=0;in;i++) /*change array:A[k]A[r] */
{
max=A[k*n+i];
A[k*n+i]=A[r*n+i];
A[r*n+i]=max;
}
max=b[k]; /*change array:b[k]b[r] */
b[k]=b[r];
b[r]=max;
for (i=k+1;in;i++)
{
for (j=k+1;jn;j++)
A[i*n+j]-=A[i*n+k]*A[k*n+j]/A[k*n+k];
b[i]-=A[i*n+k]*b[k]/A[k*n+k];
}
}
m阶多项式拟合，是算法问题，不是计算机语言问题。你先要有你的具体计算策略和方法，数值计算时，用计算机语言写出程序，算出结果。用 c 语言 或 fortran 语言 或别的语言，大同小异，没有原则差别。
你先要定出你的方程形式，例如
y = a1*x^m+a2*x^(m-1)+...am
a1,a2,...,am 是 m 个待定系数
把你的离散点[xi,yi] 代入方程，你可以得到 线性方程式 yi = a1*xi^m+a2*xi^(m-1)+...am
若你有 n 个点，就得到 n 个 方程式。若 nm 有无穷解，若 n=m 有一解。
通常 离散点的个数 远超过 方程阶数，也就是方程个数超出要解的未知数的个数，nm，这时，
通常 用 最小二乘法 求解 这个线性方程组。也就是所谓的拟合。
最小二乘法 求解 这个线性方程组 的程序 网上（这里不敢写，写了，你就看不到我的贴子了）可以找到，自己写也不复杂。
曲线拟合文章估计百度文库里也有。