MATLAB中的数据拟合和插值
我们在测量到的数据中，由于实验误差或不确定性，通常会与实际结果产生一定的偏差，通过数据拟合，可以假定数据符合某些规律，然后通过拟合得到这些未知参数。本介绍如何用MATLAB进行拟合。
操作方法
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当关系式是基函数的线性组合，并且参数是系数时，其优化是线性最小二乘问题，并且可以使用反斜杠来解决。 例如
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进一步可以使用匿名函数（使用线性代数快捷方式）来转换成自变量的可调用函数：
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当改变取样点数量时，可以得到不同的结果。取样点越多，离实际值越接近。
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当函数形式是多项式时，最小二乘拟合过程由polyfit自动进行。 其他类型的拟合可以转换成为多项式形式。例如：y = ct^α可以变成logy = log c+α log t的形式，用于最常见线性拟合的图形数据拟合工具可从每个图窗口的“工具”菜单中获得。
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如果拟合函数的未知系数呈现非线性，则会产生非线性优化。例如，MATLAB附带1790年至1990年的美国人口普查数据。 该数据每10年收集一次。 要使用c1 + c2*ec3^t形式的指数曲线拟合此数据，可以按以下步骤操作（需要优化工具箱支持）：
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插值 将离散值转换为连续变量的函数，但是这里函数无法被实际给定的数据约束。在一个变量中插值的主要函数是interp1。 例如，我们在6个随机点处对平滑函数进行采样，然后将分段三次插值多项式与原始多项式进行比较：
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调用interp1可以评估给定点处的插值多项式。 如果想创建一个可以计算的插值函数，可以使用不同形式的命令和匿名函数：interp1有几种不同类型的插值：‘nearest'，产生分段常数阶梯近似;'linear'，默认值，是分段线性的; 'spline'，它是一个具有非结条件的分段三次样条;'pchip'，它也是分段立方体，但牺牲了一些平滑度，以保持结果中的单调性和局部最大值和最小值。