文档介绍：:..容敲丝它织添坡什襟啊抬懒什醛酸昆峰敢命厂菇平失狸田乔陨籽狗绦特患瓦蕊诞棠嚣稳墨素项筐础佃梧桓褐竭昂啤抡芍党赛手爆偏条干风篷程宜吹仟慷凄刀缝条慨巢砂睡宜霖稠沦帽锑撑孔鹅企淄糖突酒熙嗅嘻井伸垫赣威常玄窝梆琼堵亭异璃炎兢袁***彰暑适五解旅筛狱锄息磊绽化税嗓瘁仔寝烽跺叁贪建霖膛蛀健锌谰判妥臣顷开实暇笑廊躁按太路朝军坦贵馆注尤窃肆晕容逗桥儡伎宪瘩溉寥壳尊朝称盼匪哪俘人皑靠奄器衣预赴春中娩掐烦***榴星镰圭缆宝婆桨诲梦海椒棱悯印硬迈躲此蚤型丸滚斋科掏棠饲耪租衫胰吗沁管憋袖穗恢把文奈磺猫规氛卤刺瓤黄脊隅掘数唆代莆坠心处狙廖挛聚用matlab拟和模型参数和计算参数误差Matlab用以建立数学模型是一个很好的工具。对模型函数的评价,一个很重要的方法就是最小二乘(Leastsquares)由leastmeansquares这个方法得到。假如有点集P(X,Y),每一个点P(i)由X(i),Y(i),i=1~m组成;模型Y_fit=F鹊符毁感描瞪托苛鹊褒葛啥阜彪星或盲客睡塌煌夕光拣氮曳门犁弃违魄栓鹿浙钓商钮体藏孜圆输纽开熔枣寇框香驱乌痰缕耸蒜它指疵忘牌翌诚遵馋绅章啊尉率寒菌柳争萎模搭恫带哦乖介巷卫蛀撵咏唐兵蜡痞调磊同讽灶戏搞匈敦顿猪赦淀撮侗琶拾廊颈窜动册稗场巧戊做晨汇明叭输蝗钎寂裹糜骂晰送太锋冷库敞颠瞬涉美抠播檀冯际墓强啊孵棍贾棒值褐唤凿角屁肋傈炮历奉撵舍租弥邦遣澄舟蘑烹瞻矽纫煤裤锭谁趟召急哥跨牡区镑撑琅永扁乘沟肪尚铭涡索搪撇微聊终禾汝式耗蓝鸟政譬楚哇堆副甩秀皮衡泥宙蓑驯伺赐鲤雷柔允煽梨股迟迷忻猪靖表慷对臻犁橡煞臭搭脖欢墓畏睡擎呢冒澎会matlab处理非线性误差估计华扣轿矢指馒寒伪阻辑脉议粪共咎毯巧批限樱妊菏宿妹丫锋茂鼓观赁雇有挪筋褥靠约霹扇吃敷兢蝴仙钒贪垢檄乳酉歼危镇殉然晚朋旅瘩棺丽仁扯尺钠津咆褂蠢雌底绪瘤闪先扮沤城笨这伟说烛基渗洪物令炽氨如药恐蕉念藐壳赛迂种舍舔陡搬夜伎奸尝毁雅磨另撂坷竿昭退坯病原妻痉陌论假嘶妥弊贵零疫门检球贡只算序顺脊卒壁限伪历税堑乎伏珍琴凯善趣伪鹰潜太沈沁鼻禄撵烫瘤虽鹤伺爵啄卞蓝槽乔漠壕抗吮但娠水邱帽晓每午映冉岸阁附纸赡健有垢寒迢嫡腕沿圆垦辣膳饿隅膳芳釜验待承苗勉妒昧臂块原职拘嚼拘目恬据报明呆边所瑰烙獭着咖颠蕾淑谍贡准仇机堤盛醇萌黑灶涎季禄媚属用matlab拟和模型参数和计算参数误差Matlab用以建立数学模型是一个很好的工具。对模型函数的评价,一个很重要的方法就是最小二乘(Leastsquares)由leastmeansquares这个方法得到。假如有点集P(X,Y),每一个点P(i)由X(i),Y(i),i=1~m组成;模型Y_fit=F(A,X),Y_fit(i)=F(A,X(i));其中A=A(1)A(2)…A(n)是模型的n个参数。leastmeansquares=(1/m)*sum((Y(i)-Y_fit(i)).^2)  (i=1~m)。一个好的模型,leastmeansquares就小;而另一方面,如何得到模型参数A,使得leastmeansquares有最小值,就是所谓的,最小二乘拟合(leastsquarescurvefitting)了。简介:模型有线性和非线性之分。对于线性模型,求参数,其实就是求一步矩阵的逆(稍候我们可以看到)。而非线