MATLAB_Nonlinear_Fitting_PPT

针对一组x，y值的基于最小平方方差和的椭圆和圆的拟合，用Matlab实现。

本工具箱内含有MATLAB解决非线性最小二乘优化问题的所有m函数文件代码，方便用户高效地实现相关计算与优化。

在使用Matlab拟合工具箱处理试验数据时，首先需要导入数据。可以使用以下代码示例： load('data.mat'); % 导入数据 x = data(:,1); % 自变量 y = data(:,2); % 因变量 接下来，使用fit函数来进行拟合。例如，若要拟合一个线性模型： ft = fit(x, y, 'poly1'); % 线性拟合 通过plot函数可以可视化拟合结果： plot(ft, x, y); % 绘制拟合曲线与原始数据 使用Matlab拟合工具箱的优势在于其图形界面友好，适合初学者。此外，工具箱支持多种拟合类型，如多项式拟合、指数拟合等，使得数据处理更加灵活。

This MATLAB example demonstrates the use of gradient descent to iteratively solve for the coefficients of a noisy quadratic curve. The algorithm is applied to fit a quadratic curve model, and the noisy data points are used to estimate the optimal coefficients through gradient descent optimization. T

故可制定给药方案：即:首次注射375mg，其余每次注射225mg，注射的间隔时间为4小时。

在本示例中，Matlab代码实现了非线性求解器，用于模拟多Kong介质中的流动。代码使用牛顿-拉夫森法求解方程f(x) = 0，基本步骤如下： 初始化x0。 计算更新：x1 = x0 - f(x0) / f'(x0)。 构建矩阵形式：A = df1/dx1 ... dfN/dxN，b = -f1 ... -fN。 解线性方程Ax = b，更新x = x + alpha * dx（对于非阻尼情况，alpha = 1）。 计算残差|f + f'dx| / |f|，检查收敛性。

在这个模拟中，我为非线性系统的零阶近似实现了RBF-NN。模拟包括蒙特卡罗模拟设置和RBF NN代码。对于系统估计，使用具有固定中心和扩展的高斯核。而RBF-NN的权重和偏差使用基于梯度下降的自适应学习算法进行优化。引文：Khan, S., Naseem, I., Togneri, R.等。电路系统信号处理(2017) 36: 1639. doi:10.1007/s00034-016-0375-7 https://link.springer.com/article/10.1007/s00034-016-0375-7

This tutorial covers curve fitting using cubic numerator and quadratic denominator in Matlab.

在 MATLAB 中，polyfix(x, y, n, xfix, yfix, xder, dydx) 函数允许你拟合一个多项式到数据，但同时强制在一个或多个指定的点上与已知值完美匹配。此函数的用途非常广泛，特别是在数据拟合中需要某些点精确符合某些已知条件时。该函数返回满足这些条件的最佳拟合多项式。 输入参数：- x, y: 给定的数据点。- n: 多项式的阶数。- xfix, yfix: 需要强制匹配的点的 x 和 y 值。- xder, dydx: 强制匹配的点的导数值。 输出：一个拟合后的多项式，能够在指定的点上精确匹配给定的值和导数。 这种方法非常适合那些在某些特定条件下，需要保证拟合