matlab代码实现直线拟合

资 源 简 介

matlab代码实现直线拟合

详 情 说 明

在数据分析与信号处理中，直线拟合是一项基础但非常重要的任务。它的核心目标是通过一组离散的数据点找到一条最佳拟合直线，从而揭示变量之间的线性关系。

在Matlab中实现直线拟合通常使用最小二乘法，这是一种数学优化技术，通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。Matlab内置的`polyfit`函数可以高效地完成这项任务——只需输入数据点的x、y坐标和拟合的多项式阶数（直线拟合选择1阶），函数就会返回拟合直线的斜率和截距。

更实用的技巧包括： 可视化配合：用`plot`绘制原始数据点后，用`hold on`叠加显示拟合直线，直观验证拟合效果。 误差分析：通过计算残差（实际值与拟合值的差）评估拟合质量，Matlab的`polyval`函数能快速生成拟合值。 扩展应用：对于带噪声的数据，可通过增加数据量或采用加权最小二乘法提升鲁棒性。

这种方法在传感器校准、实验数据分析等领域极为实用，十几行代码即可完成从计算到可视化的完整流程。