主要介绍了MATLAB中的曲线拟合方法，涵盖多项式拟合、加权最小方差拟合及非线性曲线拟合。在多项式拟合中，函数polyfit()可通过最小二乘法找到合适多项式系数，不同阶次拟合效果不同，阶次最高不超length(x)-1。加权最小方差拟合根据数据准确度赋予不同加权值，更符合拟合初衷，文中还给出其原理及求解公式，并通过实例展示拟合结果。对于非线性曲线拟合，已知输入输出向量及函数关系但未知系数向量时，可利用lsqcurvefit函数求解，同时介绍了该函数多种调用格式，最后通过具体实例阐述其应用及结果。

在测绘领域，数据处理是至关重要的一步，而曲线拟合是数据处理中的核心技术之一。五点光滑法是一种常见的曲线拟合方法，尤其适用于小规模数据集，它能够有效地将离散数据点连接成平滑的曲线，从而揭示数据背后的规律。在此，我们将深入探讨五点光滑法曲线拟合的基本原理、实现过程以及在测绘程序设计中的应用。 五点光滑法，也称为五点三次样条插值，是基于局部多项式插值的一种方法。它通过在五个连续的数据点上构建三次多项式函数来实现平滑曲线。这个多项式函数在每个数据点的邻域内都具有连续的一阶导数和二阶导数，确保了曲线的平滑性。这种方法的优势在于，它不仅考虑了当前点，还考虑了其前两个和后两个相邻点，使得拟合结果更稳定且避免了过拟合。 在测绘程序设计中，实现五点光滑法通常包括以下步骤： 1. 数据准备：你需要收集测绘数据，这可能来自GPS定位、遥感图像分析或其他测量设备。这些数据通常以坐标对（x, y）的形式存在。 2. 数据排序：由于五点光滑法要求数据点按顺序进行处理，所以首先要确保数据按照x值的升序排列。 3. 计算节点：对于每个数据点，我们需要找到其前两个和后两个相邻点。这些相邻点与当前点一起构成用于构建三次多项式的五点集合。 4. 构建多项式：对于这五个点，我们可以通过求解线性系统来确定三次多项式的系数。该系统由五点的坐标、一阶导数和二阶导数的连续性条件构成。 5. 拟合曲线：根据得到的多项式系数，可以计算出每个数据点对应的y值，从而得到平滑的拟合曲线。 6. 绘制曲线：将拟合的曲线与原始数据点一起在图形界面上绘制出来，以便于可视化和分析。 在实际应用中，五点光滑法常用于地形图的绘制、地质结构分析、道路规划等领域。它能够提供一种直观的方式来理解复杂地理空间数据的分布趋势，有助于决策者做出基于数据的明智决策。然而，需要注意的是，五点光滑法在处理大数据集或非线性数据时可能会显得力不从心，这时可能需要采用其他更复杂的拟合方法，如最小二乘法或样条函数等。 五点光滑法曲线拟合是测绘程序设计中的一个重要工具，它提供了数据平滑和趋势分析的有效手段。正确理解和运用这种方法，能极大地提升测绘工作的效率和准确性。

本资源为工程上非线性标定算法,拟合算法采用高斯消元法,代码内容为VB6。方便工程上非线性曲线拟合及传感器线性标定用。

半导体的温度特性会使压阻式压力传感器的零点和灵敏度随温度而发生漂移,是造成压力传感器测量误差的主要因素。对于高精度压力检测系统,温度漂移已成为提高其系统性能的重要障碍,在环境温度变化较大的应用领域更是如此。文章在分析多种温补方法优缺点的基础上,提出了一种结合多项式曲线拟合和三次样条插值的温度补偿方法,可以较好地提高系统性能。

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分段曲线拟合方法研究，可以写成一段程序，自动分段拟合

基于最小二乘的椭圆拟合算法，田开琳，，椭圆是人们经常遇到的一种几何形体，大量存在的圆形、椭圆形物体及其透视投影均为椭圆，因此高精度的椭圆拟合是后续物体辨识与测

这是离散傅立叶变换的核心公式：它只是计算相位信号的基波或谐波的幅度和相移。 例子： t = linspace(0,2*pi); x = 2*cos(t + pi/2) - cos(3*t) + rand(size(t)); 危害(t,x,1:4) 返回前四个谐波的幅度/相位估计。

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基于MATLAB的三维曲线拟合，可以进行血管的三维重组等等。亦有二维曲线的拟合。。。