完整插值与拟合各种算法代码 经本人调试 可实现

插值与拟合原理及MATLAB实现，详细讲解了插值与拟合的原理，以及MATLAB的实现函数。

压缩包里有着关于插值与拟合的代码，是利用matlab进行实现

可化为线性拟合的非线性拟合 有些非线性拟合曲线可以通过适当的变量替换转化为线性曲线，从而用线性拟合进行处理，对于一个实际的曲线拟合问题，一般先按观测值在直角坐标平面上描出散点图，看一看散点的分布同哪类曲线图形接近，然后选用相接近的曲线拟合方程。再通过适当的变量替换转化为线性拟合问题，按线性拟合解出后再还原为原变量所表示的曲线拟合方程。 下表列举了几类经适当变换后化为线性拟合求解的曲线拟合方程及变换关系

使用MATLAB解决隧道测量问题，首先使用三维四格点样条函数对曲面进行插值与拟合，然后使用筛选法选定行船危险区域，最后使用自创的插柱法近似求出三维曲线体积

1．了解有关数据处理的基本概念和原理。 2．初步了解处理数据插值与拟合的基本方法，如样条插值、分段插值等。 3．学习掌握用MATLAB命令处理数据插值与拟合问题

matlab曲线拟合-插值与拟合.doc 自己下载的一些曲线插值，拟合的资料，希望对大家有所帮助

实验目的： 1.了解插值的基本内容。 2.掌握用数学软件包求解插值问题。

四参数逻辑回归。 MatLab cftool函数的一个大漏洞是缺少Logistic函数。 特别是，四参数逻辑回归或 4PL 非线性回归模型通常用于生物测定或免疫测定（如 ELISA、RIA、IRMA 或剂量React曲线）中的曲线拟合分析。 它的特点是其经典的“S”或 S 形适合曲线的底部和顶部平台、EC50 和斜率因子（希尔斜率）。 该曲线围绕其拐点对称。 4PL 方程为： F(x) = D+(AD)/(1+(x/C)^B) 在哪里： A = 最小渐近线。 在具有标准曲线的生物测定中，这可以被认为是 0 标准浓度下的响应值。 B = 希尔坡度。 希尔的斜率是指曲线的陡峭程度。 它可以是正数或负数。 C = 拐点。 拐点定义为曲线上曲率改变方向或符号的点。 C 是分析物的浓度，其中 y=(DA)/2。 D = 最大渐近线。 在有标准曲线的生物测定中，这可以被认为是无限标准浓度的响应值

三次样条插值的Matlab实现 如果三次样条插值没有边界条件，最常用的方法，就是采用非扭结（not-a-knot）条件。这个条件强迫第1个和第2个三次多项式的三阶导数相等。对最后一个和倒数第2个三次多项式也做同样地处理。 Matlab中三次样条插值也有现成的函数： y=interp1(x0,y0,x,'spline')； y=spline(x0,y0,x)； pp=csape(x0,y0,conds), pp=csape(x0,y0,conds,valconds)，y=ppval(pp,x)。 其中x0,y0是已知数据点，x是插值点，y是插值点的函数值。