matlab线性拟合源代码

当然，这是一个简单的MATLAB代码示例，用于执行线性拟合：

% 创建输入数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [3, 5, 7, 9, 11];

% 执行线性拟合
p = polyfit(x, y, 1); % 1表示线性拟合

% 绘制拟合结果
hold on;
scatter(x, y, 'ro'); % 绘制散点图
x_fit = linspace(min(x), max(x), 100); % 确定拟合曲线的x范围
y_fit = polyval(p, x_fit); % 计算拟合曲线的y值
plot(x_fit, y_fit, 'b-'); % 绘制拟合曲线
hold off;

% 添加标题和标签
title('Linear Fit');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('Data', 'Fit');

这段代码首先创建了输入数据x和y，然后使用`polyfit`函数执行线性拟合，拟合结果存储在变量p中。接下来，使用散点图和拟合曲线来可视化拟合结果。最后，添加标题、标签和图例。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和调整。

相关问题

matlab最小二乘拟合源代码

以下是一个使用Matlab实现最小二乘拟合的简单源代码：

% 数据点
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [1.8, 3.7, 5.4, 7.5, 9.1];

% 设置拟合多项式的阶数
order = 2;

% 构建法方程
A = ones(length(x), order+1);
for i = 1:order
    A(:, i+1) = x.^i;
end

% 求解最小二乘拟合系数
coefficients = A \ y';

% 构建拟合曲线
x_fit = linspace(min(x), max(x), 100);
A_fit = ones(length(x_fit), order+1);
for i = 1:order
    A_fit(:, i+1) = x_fit.^i;
end
y_fit = A_fit * coefficients;

% 绘制原始数据点和拟合曲线
plot(x, y, 'bo', x_fit, y_fit, 'r-');
legend('原始数据', '拟合曲线');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('最小二乘拟合');

% 输出拟合系数
disp('拟合系数为：');
disp(coefficients);

这段代码首先定义了一些数据点（x和y），然后用户可以设置拟合多项式的阶数（order）。接下来，代码通过构建法方程来求解最小二乘拟合的系数。然后，使用拟合系数构建拟合曲线，并在同一图中绘制原始数据点和拟合曲线。最后，代码输出拟合系数。

请注意，此代码仅展示了最小二乘拟合的基本原理和实现方法。在实际应用中，可能需要考虑数据的预处理、拟合模型的选择和调优等其他因素。

c语言 曲线拟合源代码

C语言是一种高级的程序设计语言，它的设计目标是提供一种结构化、可移植、高效、适用于各种应用领域的编程语言。C语言是一种通用的编程语言，可以用来开发操作系统、编写系统软件和应用软件等。

关于曲线拟合源代码，这个问题比较广泛，因为曲线拟合有很多种方法和算法，需要根据具体情况选择不同的方法。以下是一个简单的多项式曲线拟合的示例代码，仅供参考：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 定义一个多项式结构体
typedef struct {
    double *coeff;  // 系数数组
    int order;      // 多项式阶数
} polynomial;

// 多项式拟合函数，输入x和y数组以及数据点个数n，返回多项式结构体
polynomial polyfit(double *x, double *y, int n, int order) {
    polynomial result;
    result.order = order;
    result.coeff = calloc(order + 1, sizeof(double));
    double *factors = calloc((order * 2) + 1, sizeof(double));
    double *fx = calloc(n, sizeof(double));
    double *fy = calloc(n, sizeof(double));

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        double temp = 1.0;
        fx[i] = 1.0;
        for (int j = 0; j <= order; j++) {
            fx[i] *= temp;
            temp = x[i];
            result.coeff[j] += y[i] * fx[i];
        }
    }

    for (int i = 0; i <= order; i++) {
        for (int j = 0; j <= order; j++) {
            factors[i + j] += fx[i] * fx[j];
        }
    }

    for (int i = 0; i <= order; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            fy[j] += result.coeff[i] * fx[j];
        }
    }

    for (int i = 0; i <= order; i++) {
        for (int j = 0; j <= order; j++) {
            result.coeff[i] -= factors[i + j] * result.coeff[j] / factors[(i * 2) + order];
        }
    }

    free(factors);
    free(fx);
    free(fy);
    return result;
}

int main() {
    double x[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
    double y[] = {3.0, 4.5, 6.0, 7.5, 9.0};
    polynomial p = polyfit(x, y, 5, 2);

    printf("拟合多项式：y = %.2fx^2 + %.2fx + %.2f\n", p.coeff, p.coeff, p.coeff);

    free(p.coeff);
    return 0;
}

这个示例代码实现了二次多项式曲线拟合。输入x和y数组以及数据点个数n和拟合阶数order，返回一个包含系数的多项式结构体。在main函数中，我们定义了一个简单的数据集，并调用polyfit函数进行拟合，最后输出拟合出来的多项式方程。