本文介绍了使用MATLAB进行三角函数拟合的过程，包括三种模型：1) 三角函数模型，2) 圆模型，3) 椭圆模型。详细展示了每个模型的均方差、残差平方和、相关系数等统计指标，并给出了最佳参数估计值。通过比较，揭示了不同函数形式在拟合数据时的表现和适用场景。
用1stOpt试了下
1、三角函数：y=a*sin(b*x+c)+a1*cos(b1*x+c1)
均方差(RMSE): 4.19209223095883
残差平方和(SSR): 7363.35401733061
相关系数(R): 0.995359777290986
相关系数之平方(R^2): 0.990741086248762
修正R平方(Adj. R^2): 0.990696572240343
确定系数(DC): 0.990741086248427
卡方系数(Chi-Square): 15.9652575657183
F统计(F-Statistic): 8838.54305388901
参数 最佳估算
---------- -------------
a -7224.88098634078
b -0.000631512604833755
c 0.304923864735911
a1 2066.4531203966
b1 0.00277493129648013
c1 0.153040824213678
2、园：y=B0+sqrt(R^2-(x-A0)^2)
均方差(RMSE): 11.8954882012516
残差平方和(SSR): 59289.605969823
相关系数(R): 0.967328943940483
相关系数之平方(R^2): 0.93572528578501
修正R平方(Adj. R^2): 0.9354162727359
确定系数(DC): 0.9254473780
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