Fourier_Series_Approx_PULSE.m 创建一个周期性的矩形脉冲和根据用户选择的项数拟合曲线计算傅立叶级数，即。 执行傅立叶级数的系数，并且将为每个选定数量的傅立叶级数绘制曲线拟合结果。 所有用户选择条目将在弹出窗口中向上的GUI窗口，并根据用户执行进一步的评估。 条目。

基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序） 基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序） 基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序）

[sigma,mu,A]=mygaussfit(x,y) [sigma,mu,A]=mygaussfit(x,y,h) 此功能正在适合该功能y=A * exp( -(x-mu)^2 / (2*sigma^2) ) 拟合是由 polyfit 完成的数据的局域网。 h 是阈值，它是分数从数据的最大 y 高度是从。 h 应该是 0-1 之间的数字。 如果 h 尚未被采用，则将其设置为 0.2 作为默认值。

【功能演示-4】多项式曲线拟合 考虑如下 x-y 一组实验数据： x=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y=[1.2, 3, 4, 4, 5, 4.7, 5, 5.2, 6, 7.2] 注： 一次多项式拟合： p1 = polyfit(x,y,1) 三次多项式拟合： p3 = polyfit(x,y,3) plot 原始数据、一次拟合曲线和三次拟合曲线 x2=1:0.1:10; y1=polyval(p1,x2) y3=polyval(p3,x2) plot( x, y, ’*’, x2, y1, ‘:’, x2, y3)

对多组数据进行插值拟合并求最值对应横坐标的平均值

matlab最小二乘法进行曲线拟合（源码+注释） 特别详细介绍了多项式拟合（代码+运行截图）。

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。

curvefit曲线拟合工具箱手册，matlab曲线拟合工具箱

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y=sinx的CMAC拟合源程序代码以及结果图示