MATLAB p = polyfit(0:nSamples - 1, voltages, 1); ideal2 = polyval(p, 0:nSamples - 1);转成C#代码

在MATLAB中，`polyfit`函数用于拟合数据点到一阶多项式，而`polyval`则用于应用这个多项式到一组新的输入值上。对应的C#代码可以使用`MathNet.Numerics`库来进行线性回归并计算拟合值，这是一个常用的数值计算库。以下是转换后的C#代码：

using MathNet.Numerics.LinearAlgebra;
using MathNet.Numerics.Polynomials;

// 假设voltages是一个double类型的数组，nSamples是它的长度
int nSamples = voltages.Length;
Tuple<double[], double[]> coefficients = Fit.Line(voltages, 0, nSamples - 1);

// 获取系数
double[] coefficientArray = coefficients.Item1;
double ideal2 = Polynomial.New(coefficients.Item1).Evaluate(0, nSamples - 1);

这里使用了`Fit.Line`方法进行线性回归，得到回归系数，然后通过`Polynomial.New`构造多项式，并用`Evaluate`方法应用到指定的范围内。

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x=2:1:11; y=[58,50,44,38,34,30,29,26,25,24]; plot(x,y,'m.','markersize',25); axis([0 11 20 60]); p1=polyfit(x,y,1); p2=polyfit(x,y,2); p3=polyfit(x,y,3); t=2:1:11; s1=polyval(p1,t); s2=polyval(p2,t); s3=polyval(p3,t); hold on plot(t,s1,'m-','linewidth',2) plot(t,s2,'m--','linewidth',2) plot(t,s3,'m-.','linewidth',2) grid legend('数据点','直线','抛物线','3次多项式') 如何求已拟合函数的残差平方和

可以使用以下代码求已拟合函数的残差平方和：

% 使用 polyval 函数求出拟合函数在数据点处的函数值
yfit1 = polyval(p1,x); % 一次多项式
yfit2 = polyval(p2,x); % 二次多项式
yfit3 = polyval(p3,x); % 三次多项式

% 计算残差
yresid1 = y - yfit1;
yresid2 = y - yfit2;
yresid3 = y - yfit3;

% 计算残差平方和
SSresid1 = sum(yresid1.^2);
SSresid2 = sum(yresid2.^2);
SSresid3 = sum(yresid3.^2);

其中，`SSresid1`、`SSresid2` 和 `SSresid3` 分别表示一次多项式、二次多项式和三次多项式的残差平方和。

使用MATLABc = polyfit(X, Y, 2); d = polyval(c, xq, 1); e = d + 10/3600*xq*1000 + 10;已知e的值反推x的值

首先，将多项式拟合的结果 `c` 和 `xq` 带入 `polyval` 函数中，可以得到 `d` 的值。然后，根据 `e = d + 10/3600*xq*1000 + 10`，可以解出 `xq`：

xq = (e - d - 10) / (10/3600*1000)

将 `d` 和 `e` 的值代入上式即可得到 `xq` 的值。