数据拟合

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这段代码通过一次函数对给定的数据进行拟和，并绘制原始数据与拟和曲线的图像。下面是对代码的解释：
x = 1:8;
y = [15.3,20.5,27.4,36.6,49.1,65.6,87.8,117.6];
! Q5 {! |4 E2 Y8 B1 ]y1 = log(y);
n = 1; % 表示用一次函数拟和
m = length(x);
A = zeros(m, n+1);
, {" L  [) W) v2 \( Z2 f
* ^; ^% ?* ?8 h4 K% 构建矩阵 A
for i = 1:n+1
, @/ F* Z$ e% I- e- z! ~    A(:,i) = x.^(i-1)';
- m4 w3 O5 U( d- k) t  R, k, hend

% 计算矩阵 B 和向量 C
& y+ [5 K. V/ O. cB = A' * A;
C = A' * y1';
/ e2 W* n! U1 _% n/ n( H2 L5 r
% 求解参数向量 re
re = B \ C;

% 计算拟和曲线
a = exp(re(1));
1 I- i' A: y  ]/ }/ b3 Ob = re(2);
6 [  o* K' d* EY = a * exp(b * x);
" `# w$ F9 Y8 ]4 j& H# G
% 计算拟合误差
err = norm(Y - y, 2);

# [0 d! b$ d. u% L4 V$ _% 绘图
plot(x, y, 'r+', x, Y, 'g');
xlabel('x');
ylabel('y');
/ G: p; o' |5 olegend('原始数据', '拟和曲线');

* p8 [) t6 E1 t% 输出拟合参数和拟合误差
disp('拟合参数:');
; U$ K- A* U/ ]5 a1 U2 T* x4 o' zdisp(['a = ', num2str(a)]);
4 t! ]- h2 b" |0 @) ?" g, zdisp(['b = ', num2str(b)]);
disp(['拟合误差 (L2 范数): ', num2str(err)]);
6 t4 W- y; A4 I8 \/ {7 ]5 [
这段代码使用一次函数 (Y = a \cdot e^{b \cdot x}) 对给定数据进行拟和。通过最小二乘法，计算了参数 (a) 和 (b) 的值，然后计算拟和曲线 (Y)。最后，绘制了原始数据和拟和曲线的图像，并输出了拟合参数和拟合误差。