在MATLAB中，polyfit函数是一个用于拟合数据点的工具，其主要调用格式为polyfit(x, y, n)。其中，x代表源数据点的横坐标，可以是行向量或矩阵形式，y则是纵坐标，同样可为行向量或矩阵，n则是你期望拟合的多项式的阶数，例如一阶直线(n=1)或二阶抛物线(n=2)。并非阶数越高越好，要根据实际数据的拟合效果来决定。
polyfit函数的输出是一个系数向量，从左到右表示从高次到低次的多项式系数。举个例子，如果x值为0到2.5，步长为0.1，y值为erf(x)的结果，拟合6阶多项式后，输出的系数向量为0.0084, -0.0983, 0.4217, -0.7435, 0.1471, 1.1064, 0.0004，这意味着y的表达式为0.0084x^6 - 0.0983x^5 + ... + 1.1064x + 0.0004。
在MATLAB中，多项式拟合的基本命令为a = polyfit(xdata, ydata, n)，其中xdata和ydata为待拟合的数据，n是多项式的最高阶数。函数返回的a是一个系数向量，可以用于计算在给定x值上的多项式值，例如y = polyval(a, x, m)。m表示多项式的阶数，如m=1表示线性，m=2表示二次。polyfit函数的底层原理是基于最小二乘法，目标是找到一条在数据点上误差最小的曲线。
polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。