FITGAUSS 是通过 Marquardt-Levenberg 非线性最小二乘法最小化将高斯曲线“f”拟合到实验数据的函数。 拟合函数的形式为 a*exp(-((xb)/c)^2)+d*x+e。 这意味着曲线由一条直线和一个高斯曲线构成。 输入：“x,y”是输入数据。 “init”是对参数 [abcde] 的初始猜测。 如果为空，它们将根据输入数据自动确定，“w”是权重向量（默认为ones(size(x))）。 输出：“f”是拟合函数的值。 “X”是估计参数。 “err”是标准化错误。 “它”是迭代次数。 来自 Lic 的“极端”功能。 物理学 Carlos Adrián Vargas Aguilera 用于此功能。 例子： x=1:100; a=30； b=45； c=10； d=.3； e=20； f=a*exp(-((xb)./c).^2)+d*x+e; fn=f+2*rand

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对多组数据进行插值拟合并求最值对应横坐标的平均值

金属材料的SN曲线试验曲线拟合技术要点 • 采用双对数线性回归 • 以疲劳寿命N为因变量, 应力幅度为自变量 • 在同一应力幅水平试验点太少时, 以回归中线为纵轴使所有试验点参加统计分布(如红线所示) Source: Y. Lee et al.: Fatigue Testing and Analysis - Theory and Practice, Elsevier Butterworth–Heinemann, 2005 24

针对传统最小二乘的曲线拟合方法不适合单一应用在具有复杂结构的试验观测数据中，本文提出一种满足全局连续性约束的多分段区间的最小二乘数据拟合方法。通时把每个相邻分段点上要求拟合连续的约束条件转化成一个矩阵等式 Za = 0，建立一个只包含线性等式约束的最小二乘模型min一Xa -v2，最后通过应用拉格朗日的乘数方法推导出最小二乘解a。本文的拟合方法在分段点上具有良好的拟合效果并满足全局连续，模型系数求解具有简单的显示表达式，易于编程数值计算。

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曲线拟合是指用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。 希望找到—条曲线，它既能反映结定数据的总体分布形式，又不致于出现局部较大的波动。这种逼近方式．只要所构造的逼近函数(x)与被逼近函数f(x)在区间[a,b]上的偏差满足其种要求即可。 工程实践中，用测量到的一些离散的数据求一个近似的函数来拟合这组数据，要求所得的拟合曲线能最好的反映数据的基本趋势。

此示例使用非线性最小二乘法解决涉及参数池化和分层的复杂曲线拟合问题。 此示例还利用了 MATLAB 7 的一些新语言功能。 * 匿名函数*嵌套函数