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时间：2020-03-30
《最小二乘法数据拟合.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、最小二乘法数据拟合设给定数据，在集合中找一个函数，(1>其误差是，(2>使满足(3>是上给定的权函数。上述求逼近函数的方法就称为曲线拟合的最小二乘法。满足关系式(3>的函数称为上述最小二乘问题的最小二乘解。b5E2RGbCAP并且有结论：1>对于给定的函数表，，在函数类中存在唯一的函数，使得关系式(3>成立。2>最小二乘解的系数可以通过解法方程，(4>作为曲线拟合的一种常用的情况，如果讨论的是代数多项式拟合，即取那么相应的法方程(4>就是(5>4/4其中，，并且将简写成“”。此时，，称它为数据拟合多项式，上述拟合称为多项式拟合。例：已知某高度传感
2、器测得的数据如下表：表1序号1234567时间<秒）1234678高度可建立法方程组<其中取）(6>由表1的数据可以计算出，，，，，，计算结果列在表2中1234567求和时间<秒）123467831高度3、471286354/4将表2中算得的结果代入法方程(6>，可得：解方程组可得：故所求拟合曲线为：<二）用MATLAB编程求解：多项式函数使用polyfitx1=0:0.01:10。y1=polyval(p,x1>。plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b'>计算结果为：p=-0.38643.43184、-1.3182申明：4/4所有资料为本人收集整理，仅限个人学习使用，勿做商业用途。4/4
3、471286354/4将表2中算得的结果代入法方程(6>，可得：解方程组可得：故所求拟合曲线为：<二）用MATLAB编程求解：多项式函数使用polyfitx1=0:0.01:10。y1=polyval(p,x1>。plot(x,y,'*r',x1,y1,'-b'>计算结果为：p=-0.38643.4318
4、-1.3182申明：4/4所有资料为本人收集整理，仅限个人学习使用，勿做商业用途。4/4
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