Matlab曲线拟合工具箱教程：数据预处理和拟合方法

分子分母均为次-曲线拟合工具箱讲义 本讲义主要介绍了Matlab中的曲线拟合工具箱，并对曲线拟合的定义、分类、数据预处理、数据输入和查看、拟合方法等进行了详细的说明。 一、曲线拟合定义 在实际工程应用和科学实践中，经常需要寻求两个（或多个）变量间的关系，而实际上只能通过观测得到一些离散的数据点。针对这些散落的数据点，运用某种方法生成一条连续的曲线，这个过程称为曲线拟合。 二、曲线拟合分类 曲线拟合可以分为两类：参数拟合和非参数拟合。参数拟合使用最小二乘法，而非参数拟合使用插值法。 三、数据预处理 在曲线拟合之前必须对数据进行预处理，去除界外值、不定值和重复值，以减少认为误差，提高拟合的精度。数据预处理包括数据输入与查看和数据的预处理。 四、数据输入与查看 Matlab中的曲线拟合工具箱提供了一个直观的界面，用户可以通过输入和查看数据集，来实现数据的输入和查看。输入数据之前，数据变量必须存在于Matlab的工作区间。可以通过load命令输入变量。单击曲线拟合工具界面中的Data按钮，打开Data对话框，在对话框中进行设置，可以输入数据。 五、数据预处理 数据预处理包括两个选项卡：DataSets和Smooth。DataSets选项卡主要用于输入数据，包括.Import workspace vectors把向量输入工作区、Xdata用于选择观测数据、Ydata用于选择X的响应数据、Weight用于选择权重、Preview对所选向量进行图形化预览、Dataset name设置数据集的名称等。Datasets选项以列表的形式显示所有拟合的数据集，当选择一个数据集时，可以对它做如下操作：View查看数据集，以图标形式和列表形式，可以选择方法排除异常值。 六、拟合方法 Matlab中的曲线拟合工具箱提供了多种拟合方法，包括最小二乘法、插值法等。用户可以根据实际情况选择合适的拟合方法来实现曲线拟合。 本讲义对曲线拟合的定义、分类、数据预处理、数据输入和查看、拟合方法等进行了详细的说明，为用户提供了一个系统的学习指南。