matlab下的幂律拟合函数先构造函数然后验证是否拟合效果好

在实验中，实验和戡测常常会产生大量的数据。
为了解释这些数据或者根据这些数据做出预测、判断，给决策者提供重要的依据。
需要对测量数据进行拟合，寻找一个反映数据变化规律的函数。
数据拟合方法与数据插值方法不同，它所处理的数据量大而且不能保证每一个数据没有误差，所以要求一个函数严格通过每一个数据点是不合理的。
数据拟合方法求拟合函数，插值方法求插值函数。

基于STC12C5A60S2单片机编写的温度测量与PH值测量程序。
温度传感器使用DS18B20，温度传感器使用单片机自带AD进行采样，内部集成拟合函数，使用1602液晶屏显示数据

曲线拟合三维曲线拟合MATLAB程序曲线拟合三维曲线拟合MATLAB程序曲线拟合三维曲线拟合MATLAB程序曲线拟合三维曲线拟合MATLAB程序曲线拟合三维曲线拟合MATLAB程序

matlab曲面拟合函数gridfit_代替griddata

选用三次样条插值函数作为拟合函数，既可保证拟合函数二阶导数连续，又能得到较为精确的拟合结果。

%Thisfoldercontainsacollectionof"fitting"functions.%(Somehasdemooptions-thethirdsection)%TheGENERALinputtothefunctionsshouldbesamplesofthedistribution.%%forexample,ifwearetofitanormaldistribution('gaussian')withamean"u"andvaraince"sig"^2%thenthesampleswilldistributelike:%samples=randn(1,10000)*sig+u%%fittingwithLeast-Squaresisdoneonthehistogramofthesamples.%fittingwithMaximumlikelihoodisdonedirectlyonthesamples.%%%Contentsofthisfolder%=======================%1)Maximumlikelihoodestimators%2)Leastsquaresestimators%3)EMalgorithmforestimationofmultivariantgaussiandistribution(mixedgaussians)%4)addedfolders:Create-whichcreatesamplesfortheEMalgorithmtest%Plot-usedtoploteachofthedistributions(parametricplot)%%%%%%Maximumlikelihoodestimators%=============================%fit_ML_maxwell-fitmaxwelliandistribution%fit_ML_rayleigh-fitrayleighdistribution%(whichisforexample:sqrt(abs(randn)^2+abs(randn)^2))%fit_ML_laplace-fitlaplacedistribution%fit_ML_log_normal-fitlog-normaldistribution%fit_ML_normal-fitnormal(gaussian)distribution%%NOTE:allestimatorsareefficientestimators.forthisreason,thedistribution%mightbewritteninadifferentway,forexample,the"Rayleigh"distribution%isgivenwithaparameter"s"andnot"s^2".%%%leastsquaresestimators%=========================%fit_maxwell_pdf-fitsagivencurveofamaxwelliandistribution%fit_rayleigh_pdf-fitsagivencurveofarayleighdistribution%%NOTE:thesefitfunctionareusedonahistogramoutputwhichislikeasampled%distributionfunction.thegivencurveMUSTbenormalized,sincetheestimator%istryingtofitanormalizeddistributionfunction.%%%%%MultivariantGaussiandistribution%==================================%fordemoof1

结合一个题目演示了如何自编代码实现用多项式函数和指数函数作为基函数来实现最小二乘拟合，函数文件独立，便于移植，便于推广，题目附有解答，题目来自西工大数值计算方法作业。
采用MATLAB实现。

[摘要]本文讨论了空中加油问题中如何获取最大的作战半径的加油方式。
首先我们通过逻辑推理，算出在总辅机数n4情况下的最佳作战方案，找出其一般规律。
然后证明了对称性方法的最优性，求解时将辅机分为两类，一类专为飞机前进服务，第二类专为飞机前往服务，通过对称性方法、逐层分析和对比，利用穷尽列举法，得出了在满足假设条件下，按照n取值不同而确定的最优作战方案，依据得出的数据结果，利用spss软件拟合函数，预测出在时的关于n的渐进关系式。
接着在前两问的基础上，引进飞机可重复飞行的条件，通过对称性方法将模型简化为问题2的一种情况，求得。
在第4问中先通过图解法，以1架辅机确定另两个基地的位置，由于基地的不可移动性，联系问题3，讨论出。
最后利用图解法，与前几问联系求出第5问的解。
期间用到的大部分模型都做出了选择或舍去的证明。
本模型虽然在假设条件的限制下有一定的约束性，可是其通过计算机穷尽列举的方法，在许多问题中都有所应用，具有普遍性，也不失为一种算法。
本模型对于其它运输规划问题有一定的参考价值。

[摘要]本文讨论了空中加油问题中如何获取最大的作战半径的加油方式。
首先我们通过逻辑推理，算出在总辅机数n4情况下的最佳作战方案，找出其一般规律。
然后证明了对称性方法的最优性，求解时将辅机分为两类，一类专为飞机前进服务，第二类专为飞机前往服务，通过对称性方法、逐层分析和对比，利用穷尽列举法，得出了在满足假设条件下，按照n取值不同而确定的最优作战方案，依据得出的数据结果，利用spss软件拟合函数，预测出在时的关于n的渐进关系式。
接着在前两问的基础上，引进飞机可重复飞行的条件，通过对称性方法将模型简化为问题2的一种情况，求得。
在第4问中先通过图解法，以1架辅机确定另两个基地的位置，由于基地的不可移动性，联系问题3，讨论出。
最后利用图解法，与前几问联系求出第5问的解。
期间用到的大部分模型都做出了选择或舍去的证明。
本模型虽然在假设条件的限制下有一定的约束性，可是其通过计算机穷尽列举的方法，在许多问题中都有所应用，具有普遍性，也不失为一种算法。
本模型对于其它运输规划问题有一定的参考价值。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。