matlab的平差程序代码

MATLAB（矩阵实验室）是一个强大的数值计算和数据可视化平台，对于平差（也称为最小二乘法或优化问题）这类科学计算任务，提供了丰富的工具箱和函数支持。以下是一个简单的线性最小二乘拟合的例子，展示了如何编写基本的平差程序代码：

% 假设我们有一组数据 points 和它们对应的理论值 values
points = [x_data; y_data]; % x坐标和y坐标的向量
values = [theoretical_x_values; theoretical_y_values];

% 创建一个全为0的矩阵，用于存放拟合结果
fit = zeros(size(points, 2), 1);

% 使用lmfit函数执行最小二乘拟合
options = optimoptions('lsqcurvefit', 'Algorithm', 'leastsquares'); % 设置优化选项
[p, ~] = lsqcurvefit(@linear_function, fit, points, values, options); % linear_function是你定义的线性模型

% 线性函数示例
function residual = linear_function(params, point)
    slope = params(1);
    intercept = params(2);
    model_value = slope * point(1) + intercept;
    residual = point(2) - model_value; % 差值作为残差
end

% 打印拟合参数
disp(['Slope: ', num2str(p(1)), ', Intercept: ', num2str(p(2))]);

% 如果你想要画出拟合曲线，可以这样操作：
plot(x_data, y_data, 'o', x_data, linear_function(p, x_data), '-')
xlabel('X Data');
ylabel('Y Data');
title('Linear Fit');

%