欧阳音创编 2024.03.11 欧阳音创编
2024.03.11
最小二乘法在曲线拟合中比较普遍。拟合的模型主要有1.直线型2.多项式型3.分数函数型4.指数函数型5.对数线性型6.高斯函数型......一般对于LS问题，通常利用反斜杠运算“\\”、fminsearch或优化工具箱提供的极小化函数求解。在Matlab中，曲线拟合工具箱也提供了曲线拟合的图形界面操作。在命令提示符后键入：cftool，即可根据数
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据，选择适当的拟合模型。“\\”命令1.假设要拟合的多项式是：y=a+b*x+c*x^2.首先建立设计矩阵X：X=[ones(size(x)) x x^2];执行：para=X\\ypara中包含了
三
个
参
数
：
para(1)=a;para(2)=b;para(3)=c;这种方法对于系数是线性的模型也适应。2.假设要拟
合
：
y=a+b*exp(x)+cx*exp(x^2)设
计
矩
阵
X
为
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X=[ones(size(x)) exp(x)
x.*exp(x.^2)];para=X\\y3.多重回归(乘积回归)设要拟合：y=a+b*x+c*t，其中x和t是预测变量，y是响应变量。设计矩阵为X=[ones(size(x)) x t] %注意
x,t
大小相等！
函
数
para=X\\ypolyfit
polyfit函数不需要输入设计矩阵，在参数估计中，polyfit会根据输入的数据生成设计矩阵。1.假设要拟
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Matlab最小二乘法曲线拟合之欧阳音创编
