MATLAB教学视频：详解数据拟合的MATLAB实现（线性拟合），视频时长约85分钟，通过三个具体的应用案例，详细地讲解了拟合的数学定义，使用拟合方法必备的两个基本条件；重点讲解了使用MATLAB实现线性拟合和多项式拟合的具体步骤和方法，并对典型函数的线性化处理方法，做了详细的介绍。
工具/原料
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MATLAB
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数值计算工具箱
MATLAB教学视频：详解数据拟合的MATLAB实现（线性拟合）
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教学内容1. 一类问题的基本描述2. 拟合与插值的区别3. 引例——测量电源的电动势和内阻4. 拟合的数学定义5. 线性拟合的案例分析5.1 电源的电动势和内阻5.2 多项式的拟合5.3 血药浓度问题6. 典型函数的线性化处理
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一类问题的基本描述1. 数据拟合1.1 通过拟合的方法(最小二乘法)，求解出 y = f(x)中的待定参数 a, b1.2 函数曲线 / 拟合曲线不一定经过所有的已知离散数据点(x, y)2. 数据插值2.1 选定特定形式的插值函数 y = f(x)，通过插值的方法，求得x和y之间的数学关系2.2 函数曲线/ 插值曲线一定会经过所有的已知离散数据点(x, y)
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引例——测量电源的电动势和内阻
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最好直线的数学定义1. 各个测量点与直线之间距离的平方和：越小越好2. 各个测量点与直线之间距离的平方和为最小值最小二乘拟合的数学定义1. 距离的平方和最小：最小二乘法2. 做拟合算法前，必不可少的两个基本条件2.1 离散的数据点(x, y)2.2 数据x y 之间满足的函数关系(参数待定)
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案例一：电源的电动势和内阻
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案例二：多项式的拟合1. MATLAB 求解线性超定方程组 Ap= B 的最小二乘解：p= A \B 得到拟合多项式的系数2. MATLAB 自带的多项式拟合函数：p = polyfit(x, y, n)3. MATLAB 自带的多项式求值函数：y = polyval(p, x)
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案例三：血药浓度问题
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典型函数的线性化处理针对某些形式函数的拟合问题，可以通过基本的数学变换，转换成线性拟合的问题
注意事项
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拟合和插值的数学概念，以及两者之间的联系和区别，务必要搞清楚
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能转换成线性拟合问题，优先使用线性拟合的方法
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