Matlab拟合曲线的方式

Matlab拟合曲线的方式
Matlab拟合曲线的方式有很多种，有三次样条插值、线性插值、多项式拟合等等。多项式拟合，若采用最小二乘法拟合，对于参是一个线性方程组，可以用Matlab求逆矩阵的方法，得到方程的最小二乘解。但如果参数构成的方程组并不是线性方程组，则不可以用矩阵的方法求得。使用样条插值和线性插值固然可以，但是得不到需要的表达式，此时使用非线性拟合方法解决最为合适。
通常，我们在实验前对模型都有一个假设，例如这是一个指数衰减的曲线，或者指数衰减振荡的曲线，或者是一个周期振荡的由若干个频率的三角函数叠加组成的信号。此时我们只需要指定需要估计的参数，代入数据求解即可。以下就是一个点典型的例子。
clc
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plot(xdata,ydata);xlim([0,1]);hold on;%实际曲线绘图
fun=@(x,xdata)(x(1)*(1-exp(-xdata/x(2))));%估计函数
x0=[1500,0.025];%初始估计值[x(1),x(2)]
x=lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata);%非线性函数拟合
y=fun(x,xdata);%代入估计的值，并获得函数点
plot(xdata,y);xlim([0,1]);%绘制估计曲线
title(['[K,Tp]=',num2str(x)]);%标注估计的参数