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。
- 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