2.用一般函数作最小二乘拟合 己解y1x…,要用一个函数f(x)来近 x0x1…x 似代表y,此函数中含有几个待定参数a1a2,an,现 在的任务是:确定参数的值,使得在节点处的总误差 ∑(x)-y)达到最小 用 Matlab计算: 先按照f(x)建立一个函数文件,文件第一句格式 为 function f=文件名(参数组,节点数组) 再用下面命令格式 参数组= Isqcurvefi(函数文件名,参数组初值,节点数 组,函数值数组) 例2:对例1中的数据,用函数y=a1+ae作 拟合,并画图显示拟合效果,给出节点处总误差。 先建立并保存函数文件:文件名syp78hsw内容为 function f=-syp78hswj(a, xO) f=a(1)+a(2)°exp(-a(3)*xO) 再下面主程序 clear hold on x0=19y0=4.54499,535,565590,6.10,6.26639650] for F=1: 9 plot(xO()y0①)2+) end cSce=[1, 1, 1: a=lsqcurvefit('syp78hswj, cscz, xO,yo) = 0: 0.2: 10 f-syp78hswj(a, x), plot(x, f) f-syp78hswj(a, x0); wc=sqrt(sum((f-y0). 2) hold off 执行得:(a1a2a3)=(69805-2991102031) 节点处总误差wc=0.00762．用一般函数作最小二乘拟合 已知    m m y y y y x x x x ... ... 0 1 0 1 ： ： ，要用一个函数 f (x) 来近 似代表 y ，此函数中含有几个待定参数 a a an , ,..., 1 2 ，现 在的任务是：确定参数的值，使得在节点处的总误差 = − m i i i f x y 0 2 ( ( ) ) 达到最小。 用 Matlab 计算： 先按照 f (x) 建立一个函数文件，文件第一句格式 为 function f=文件名(参数组, 节点数组) 再用下面命令格式 参数组=lsqcurvefit(‘函数文件名’，参数组初值，节点数 组，函数值数组) 例 2：对例 1 中的数据，用函数 a x y a a e 3 1 2 − = + 作 拟合，并画图显示拟合效果，给出节点处总误差。 先建立并保存函数文件：文件名 syp78hswj 内容为： function f=syp78hswj(a,x0) f=a(1)+a(2)*exp(-a(3)*x0); 再下面主程序： clear hold on x0=1:9;y0=[4.54,4.99,5.35,5.65,5.90,6.10,6.26,6.39,6.50] ; for i=1:9 plot(x0(i),y0(i),'+') end cscz=[1,1,1]; a=lsqcurvefit('syp78hswj',cscz,x0,y0) x=0:0.2:10;f=syp78hswj(a,x);plot(x,f) f=syp78hswj(a,x0); wc=sqrt(sum((f-y0).^2)) hold off 执行得： ( , , ) (6.9805, 2.9911,0.2031) a1 a2 a3 = − 节点处总误差 wc=0.0076