首先我们先针对一些列的散点(x1,y1)进行拟合(x1,y1均为矢量)。其三次样条拟合的结果如下图所示，并将 其拟合结果存为fitresult。

拟合曲线

matlab 对数据做完三次样条拟合后的数据为cfit类型，是一种拟合的数据体，虽然此数据体可直接通过 plot函数绘制出来，但往往我们需要对其中的数据进行进一步的操作。因此，需要对cfit类型进行一定的 了解。通过一次简单地试错，我们发现cfit类型的数据有一个子参数p.

1
2
3
4

>> fitresult.q
错误使用 cfit/subsref (line 18)
The name 'q' is not a coefficient or a problem parameter.  You can only use dot notation to access the coefficients and problem parameters of a
cfit or sfit, e.g., 'f.p'.

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16

>> class(fitresult.p)

ans =

struct

>> fitresult.p

ans =

      form: 'pp'
    breaks: [1x84 double]
     coefs: [83x4 double]
    pieces: 83
     order: 4
       dim: 1

上述实验表明cfit数据的本质为一个problem，因而其含有参数p. 其p参数是一个struct,struct 含有form等参数，用于指定所采用的拟合函数的类型，以及对应的一些系数等。对于三次样条拟合，我们可 通过函数ppval来计算出给定一个自变量xq对应的函数值yq.

1
2

xq = linspace(0,100,500);
yq = ppval(fitresult.p, xq);

xq 和 yq 即为原数据(x1,y1)进行三次样条拟合后的数据集。