曲线拟合的matlab程序
    曲线拟合是一种通过拟合曲线来获取数据规律的方法。在matlab中，我们可以通过一些函数来实现曲线拟合。本文将介绍使用matlab进行曲线拟合的方法以及对应程序。
    1. 多项式拟合
    多项式拟合是一种简单的曲线拟合方法。在matlab中，我们可以使用polyfit函数进行多项式拟合。
    例如，我们要对以下数据进行二次拟合：
    x=[-2,-1,0,1,2];
    y=[4,1,0,1,4];
    p=polyfit(x,y,2);
    x_new=-2:0.1:2;
    y_new=polyval(p,x_new);
    其中，polyfit函数用于拟合多项式曲线，x为自变量，y为因变量，2为多项式的次数。polyval函数用于计算拟合后的数据点，x_new为计算的自变量范围，0.1为自变量的步长。
    2. 最小二乘法拟合
    我们可以使用以下程序进行对数曲线拟合：
    fun=@(c,x)log(c(1)*x);
    c0=[1];
    c=lsqcurvefit(fun,c0,x,y);
    x_new=1:0.1:5;
    y_new=c(1)*x_new;
    其中，fun为回归函数，c为回归系数，c0为回归系数的初值，lsqcurvefit函数使用最小二
乘法进行拟合。x_new和y_new同上。
    3. 样条拟合
    其中，spline函数用于进行样条拟合，x_new为计算的自变量范围，0.1为自变量的步长。
    在一些实际应用中，数据可能受到一些约束条件的限制，例如非负性、线性等限制。在matlab中，我们可以使用lsqnonlin函数进行最小二乘法带约束的拟合。
>matlab拟合数据

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