matlab基于移动最小二乘法曲线拟合代码

MATLAB提供了一个方便的方法来基于移动最小二乘法进行曲线拟合。下面是一个简单的示例代码：

% 创建示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];

% 定义要拟合的曲线类型
fun = @(coeffs, x) coeffs(1) * x + coeffs(2);

% 初始参数估计值
initialGuess = [0, 0];

% 使用移动最小二乘法进行曲线拟合
coeffs = lsqcurvefit(fun, initialGuess, x, y);

% 绘制拟合曲线和原始数据
fittedY = fun(coeffs, x);
plot(x, y, 'o', x, fittedY, '-');
legend('原始数据', '拟合曲线');

% 显示拟合参数
disp('拟合参数：');
disp(coeffs);

在这个示例中，我们创建了一个包含 x 和 y 值的示例数据。然后，我们定义了拟合曲线的模型函数 fun，这里我们假设拟合的曲线为一条直线。接下来，我们使用移动最小二乘法函数 lsqcurvefit 进行曲线拟合，传入模型函数 fun、初始参数估计值 initialGuess，以及示例数据 x 和 y。函数会返回拟合参数 coeffs。

最后，我们使用拟合参数 coeffs 计算得到拟合曲线的 y 值，并将原始数据和拟合曲线绘制在图上。同时，我们通过调用 disp 函数来显示拟合参数 coeffs。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中会有更多的步骤和更复杂的拟合模型。MATLAB提供了许多拟合函数和工具，可以根据具体需求进行选择和使用。