Matlab 强大且实用的非线性曲线拟合方法

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本文介绍了Matlab中非线性曲线拟合的三种方法:最小二乘法、非线性最小二乘法和递归最小二乘法。通过示例代码展示了如何使用相应函数进行拟合,帮助用户在数据分析和建模中实现准确的拟合结果。

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Matlab 强大且实用的非线性曲线拟合方法

在数据分析和模型拟合中,非线性曲线拟合是常见的任务之一。Matlab 提供了许多强大的工具和函数,使得非线性曲线拟合变得简单而高效。本文将介绍一些常用的非线性曲线拟合方法,并提供相应的源代码示例。

  1. 最小二乘法拟合

最小二乘法是一种常见的拟合方法,用于找到最佳拟合曲线与实际观测数据之间的最小误差。在 Matlab 中,可以使用 lsqcurvefit 函数实现最小二乘法拟合。以下是一个示例:

% 定义拟合函数
fun = @(x, xdata) x(1) * sin
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