最小二乘法拟合matlab代码

以下是使用最小二乘法拟合的 MATLAB 代码示例：

% 生成数据
x = 0:0.1:2*pi;
y = sin(x);

% 添加噪声
yn = y + 0.1*randn(size(y));

% 定义模型
f = @(a,x) a(1)*sin(x) + a(2)*cos(x);

% 初始参数值
a0 = [1,1];

% 最小二乘法拟合
a = lsqcurvefit(f,a0,x,yn);

% 绘制结果
plot(x,y,'-k',x,yn,'.r',x,f(a,x),'-b');
legend('Original','Noisy','Fitted');

在这个例子中，我们生成了一个正弦函数的数据，并添加了一些噪声。然后，我们使用最小二乘法拟合这个数据，拟合函数为一个正弦函数和余弦函数的线性组合。最后，我们用绘图函数将原始数据、加噪声的数据和拟合函数绘制出来，以便比较它们的差异。

相关问题

最小二乘法拟合matlab

最小二乘法是一种常见的数据拟合方法，可以通过 MATLAB 来实现。以下是一个简单的最小二乘法拟合的 MATLAB 代码示例：

% 定义数据点
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.1, 3.9, 6.1, 8.1, 9.9];

% 定义拟合函数的形式
fun = @(p, x) p(1) * x.^2 + p(2) * x + p(3);

% 初始参数猜测值
p0 = [1, 1, 1];

% 使用最小二乘法进行拟合
p = lsqcurvefit(fun, p0, x, y);

% 绘制原始数据点和拟合曲线
plot(x, y, 'o')
hold on
xfit = linspace(0, 6, 100);
yfit = fun(p, xfit);
plot(xfit, yfit)

这段代码首先定义了数据点 `x` 和 `y`，然后定义了拟合函数的形式 `fun`，这里使用了二次函数。接着定义了初始参数猜测值 `p0`，最后使用 `lsqcurvefit` 函数进行最小二乘拟合，得到拟合参数 `p`。最后绘制了原始数据点和拟合曲线。

最小二乘法拟合曲线matlab代码

以下是使用最小二乘法拟合曲线的 Matlab 代码：

% 定义数据点
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6];
y = [1.3, 3.5, 4.2, 5.0, 7.0, 8.8];

% 定义拟合函数模型 y = a*x + b
fun = @(a,x) a(1)*x + a(2);

% 使用 lsqcurvefit 函数计算最小二乘拟合系数
x0 = [0, 0]; % 初始值
fitcoef = lsqcurvefit(fun, x0, x, y);

% 绘制原始数据点和拟合曲线
xfit = linspace(1,6,100);
yfit = fitcoef(1)*xfit + fitcoef(2);
plot(x,y,'o',xfit,yfit)
xlabel('x')
ylabel('y')
title('Linear Least Squares Fit')

这段代码中，我们首先定义了表示数据点的向量 x 和 y，然后定义了拟合函数模型 y = a*x + b。接着，使用 lsqcurvefit 函数计算最小二乘拟合系数，其中 x0 为初始值。最后，使用 plot 函数绘制原始数据点和拟合曲线。

注：该代码仅供参考，请根据实际情况进行修改。