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1、例7.2.1试用最小二乘法求拟合曲线，并估计其误差，做出拟合曲线。(1)做散点图x=[-2.5,-1.7,-1.1,-0.8,0,0.1,1.5,2.7,3.6];y=[-192.9,-85.50,-36.15,-26.52,-9.10,-8.43,-13.12,6.50,68.04];plot(x,y,'r*')legend('实验数据(xi,yi)')xlabel('x'),ylabel('y')title('例7.2.1的数据点(xi,yi)的散点图')2.CFTOOL工具箱使用Shift+enter:换行输入Gaussian：高斯曲线Interpo
2、lant：最小二乘法差值Polynomial：多项式3.y1=polyfit(x,y,3)拟合多项式的阶数为34.matlab绘制三维曲面图已知曲线关系方程以二元函数图z=xexp(-x^2-y^2)为例讲解基本操作，（1）首先需要利用meshgrid函数生成X-Y平面的网格数据，如下所示：%生成二维网格数据xa=[-2,0.2,2];ya=[-1,0.15,1.5];[x,y]=meshgrid(xa,ya);（2）此外，需要计算纵轴数据(z轴），如下所示：%calculatezdataz=x.*exp(-x.^2-y.^2);（3）在计算出(x,y,z
3、)数据后，就可以使用三维绘图函数mesh绘制三维曲面图，如下所示：mesh(x,y,z);4（2）、另一种方法：[x,y]=meshgrid(-2:0.2:2,-1:0.15:1.5);z=x.*exp(-x.^2-y.^2);mesh(x,y,z);5.由三组散点图绘制曲面（网格划分）xyz=[4021.44052.54071.44090.97085.6];tri=delaunay(xyz(:,1),xyz(:,2));trimesh(tri,xyz(:,1),xyz(:,2),xyz(:,3));shadinginterp如何使用matlab2014a
4、做数据曲线拟合（cftool）1.输入数据做数据曲线拟合，当然该有数据，本经验从以如下数据作为案例。>>x=[1,2,3,4];（输入数据）y=[2,4,6,8];cftool（打开曲线拟合工具箱）2.添加数据到curvefitting程序这一步就是将你要拟合的数据添加到curvefitting程序中，同时给你拟合的曲线命名。3.选择曲线拟合的方法类型常见的拟合曲线有多项式的、指数的、对数的等等。curvefitting程序提供了很多的方法。你可以根据自己的数据具体选择。CustomEquations：用户自定义的函数类型Exponential：指数逼近，
5、有2种类型，a*exp(b*x)、a*exp(b*x)+c*exp(d*x);X=[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6];Y=exp(x);y=exp(-x);plot(x,y)Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w);Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是a1*exp(-((x-b1)/c1)^2);Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearestneighbor、cubicspline、shape-preserving;Polyn
6、omial：多项式逼近，有9种类型，linear~、quadratic~、cubic~、4-9thdegree~;Power：幂逼近，有2种类型，a*x^b、a*x^b+c;Rational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear~、quadratic~、cubic~、4-5thdegree~；此外，分子还包括constant型;SmoothingSpline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思）SumofSinFunctions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是a1*sin(b1*x+c1)Weibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*ex
7、p(-a*x^b)选择好所需的拟合曲线类型及其子类型，并进行相关设置：——如果是非自定义的类型，根据实际需要点击“Fitoptions”按钮，设置拟合算法、修改待估计参数的上下限等参数；——如果选CustomEquations，点击“New”按钮，弹出自定义函数等式窗口，有“LinearEquations线性等式”和“GeneralEquations构造等式”两种标签。在本例中选CustomEquations，点击“New”按钮，选择“GeneralEquations”标签，输入函数类型y=a*x*x+b*x，设置参数a、b的上下限，然后点击OK。4.选择
8、好方法后，按照提供的公式选择具体的选项本文的数据近似为线性的，我们
