MATLAB曲线拟合实战：最小二乘与多项式方法

本资源是一份关于"曲线拟合-MATLAB的使用"的实用教程，主要介绍MATLAB在数据拟合方面的应用，特别是最小二乘法和多项式曲线拟合。MATLAB是一个强大的数学软件，以其简单易学、代码效率高、计算和绘图功能强大以及可扩展性著称。教程首先概述了MATLAB的基本概念，包括其桌面环境，如启动按钮、命令窗口、工作空间窗口等，以及其高效的帮助系统，如help和doc函数。 章节2着重讲解MATLAB的数据类型，包括常量（如π、inf、NaN等）、变量（命名规则、创建和数据类型）以及数组和矩阵的使用。MATLAB中的数组和矩阵是核心数据结构，所有的数据都以这种方式存储。提供了多种创建数组的方法，如直接赋值、增量法和linspace函数。 在曲线拟合部分，最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，它通过最小化残差平方和来找到最佳的函数模型，以适应给定数据。多项式曲线拟合则是针对特定类型的函数（如线性、二次、多项式等）进行数据拟合，MATLAB为此提供了内置函数，如polyfit或lsqcurvefit。 此外，该教程还可能介绍了如何利用MATLAB的图形用户界面（GUI）进行曲线拟合操作，以及如何调整参数以优化拟合效果。学习者将学会如何在实际问题中应用这些技术，解决科学计算和数据分析中的问题。 这份教程为初学者和进阶用户提供了MATLAB在曲线拟合领域的全面指南，涵盖了基础操作、高级功能和实用技巧，有助于读者提升在MATLAB环境下的数据处理和分析能力。