1 实验目的
本实验使用多项式模型对数据进行拟合，目的在于：
（1）掌握数据拟合的基本原理，学会使用数学的方法来判定数据拟合的情况；
（2）掌握最小二乘法的基本原理及计算方法；
（3）熟悉使用matlab进行算法的实现。
2 实验步骤
2.1 算法原理
所谓拟合是指寻一条平滑的曲线，最不失真地去表现测量数据。反过来说，对测量
的实验数据，要对其进行公式化处理，用计算方法构造函数来近似表达数据的函数关系。由于函数构造方法的不同，有许多的逼近方法，工程中常用最小平方逼近（最小二乘法理论） 来实现曲线的拟合。
最小二乘拟合利用已知的数据得出一条直线或曲线，使之在坐标系上与已知数据之间的距离的平方和最小。模型主要有：1.直线型2.多项式型3.分数函数型4.指数函数型5.对数线性型6.高斯函数型等，根据应用情况，选用不同的拟合模型。其中多项式型拟合模型应用比较广泛。
给定一组测量数据，其中，共m+1个数据点，取多项式P（x），使得，则称函数P（x）为拟合函数或最小二乘解，此时，令
，使得，其中为待求的未知数，n为多项式的最高次幂，由此该问题化为求的极值问题。
由多元函数求极值的必要条件：，其中
得到：，其中，这是一个关于的线性方程组，用矩阵表示如下所示：
因此，只要给出数据，数据点个数m，所要拟合的参数n，就可求出未知数据阵
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