Matlab polyfit的根，带有用于定心和缩放的mu

我将代码更改为使用居中和缩放，如经常出现的警告消息中所建议的，使用以下表单：

       [p,~, mu] = polyfit(tScan(observationRange),aScan(observationRange),npoly);
       tPoly = linspace (tScan(observationRange(1)),tScan(observationRange(end)), 100);
       aPoly = polyval(p,tPoly,[],mu);

但是在同一个代码中，我以前用这条线找到多项式的根

       threshold = roots([p(1:npoly) p(end)-thresholdLimit]);

它不再返回与我以前使用的居中和缩放相同的根。我以前得到的根是合理的价值观

多项式是二次的，所以它不应该那么复杂

Matlab根函数不使用定心和缩放参数

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就多项式系数而言，居中和缩放到底是怎么回事？居中和缩放如何影响根的计算？我怀疑它们已经居中并缩放，但我不确定如何将它们转换为有用的值。

对于重新居中和重新缩放的拟合

[p，~，mu]=polyfit（x，y，n）

，函数首先计算重新居中和重新缩放的

x_bis=（x-mu（1））/mu（2）

（其中

mu（1）=平均值（x）

和

mu 2）=std（x）

）。然后计算拟合多项式系数。因此，多项式系数将是重新居中和重新缩放的

x_bis

的系数，这与原始信号

x

不同

（在这个链接上--有关于

x

的重新缩放和重新居中的详细信息）

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因此，使用

threshold=roots（[p（1:npoly）p（end）-thresholdLimit]）*mu（2）+mu（1）

计算你的根，如果我是对的，应该会给你正确的解决方案

对于重新居中和重新缩放的拟合``[p，~，mu]=polyfit（x，y，n）`````，函数首先计算重新居中和重新缩放的x（使用mu输出给出的x和std（x）的平均值）。然后计算拟合多项式系数。因此，多项式系数将是重新居中和重新缩放的x的系数，这与原始信号x不同！有x的重新缩放和重新居中的详细信息。我不确定（为我做数学有点晚），但试着这样计算你的阈值：阈值=根（[p（1:npoly）p（end）-thresholdLimit]）*mu（2）+mu（1）；如果我是对的，这会给你正确的解决方案谢谢Kiwi。我就是这么做的，而且似乎奏效了。请随意把它写下来作为答案，我会投票接受它。Okidoki我很高兴它起了作用，并为这个答案的迟来表示歉意（过去几天一直疯狂地用新冠病毒关闭纽约市）！PS：顺便说一下，如果你有兴趣用一个数字来量化配件的质量，告诉我！我将深入研究我的一些旧matlab例程，其中我使用polyfit的第二个输出计算相关系数！