% Method #1: trial and error % Method #2: automated optimisation % Method #3: Monte Carlo 用三种不同方法来拟合土壤水分特征曲线的Matlab代码 方法一：试错法 方法二：自动优化法 方法三：蒙特卡罗法

本文从最小二乘法的基本原理出发,给出了多元正交函数拟合的实现方法,并结合实例给出了最常用的二次曲线拟合的程序流程图。

以典型滑坡位移-时间曲线为依据,利用现有的位移曲线拟合、相似地区滑坡位移曲线类比以及专业监测人员对加速阶段报警阀值调整的3种方法,建立边坡雷达滑坡监测预警机制。通过黑岱沟露天煤矿的应用实例分析,确定该监测预警机制是合理、可靠的。

为提高基于EOG的眼动信号分类算法精度，改进基于EOG的人—机交互系统性能，提出了一种基于曲线拟合（curve fitting）与支持向量机（SVM）的眼动信号分类算法（CF-SVM），并设计了新的实验范式，增加了“扫视保持”环节。该算法采用曲线拟合方法进行特征提取，在此基础上，使用SVM分类器对眼动信号进行分类。实验室环境下，对9名眼部活动正常的受试者进行了眼动数据采集与识别，CF-SVM算法的平均分类准确率达到98.3%，与其他几种眼动识别方法相比较，其平均正确率分别提升了9.4%、5.9%、1.0%。实验结果表明，CF-SVM算法在眼动信号识别中表现了良好的性能，具有高的分类精度和鲁棒性。

多项式拟合最小二乘法曲线拟合C语言实现，有详细描述文档和代码

曲线拟合 曲线拟合,用最小二乘法 最小二乘法曲线拟合 等

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

matlab曲线拟合-curvefit.ppt 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

东西相当好，赶快来下载，好让我分值高，谢谢啦。

对多组数据进行插值拟合并求最值对应横坐标的平均值