文章浏览阅读2.8w次点赞22次收藏140次。本文深厚入探讨怎么运用lsqcurvefit函数进行高大效的数据拟合，并附上实际案例代码进行解析。

一、 lsqcurvefit函数概述

lsqcurvefit是MATLAB中的一款有力巨大工具，用于解决非线性最细小二乘问题。它通过最细小化残差平方和，寻找最佳拟合参数，从而实现数据拟合。

二、lsqcurvefit函数应用案例

 = lsqcurvefit;

其中， fun为自定义函数句柄，x0为拟合参数的初始估摸着值，xdata和ydata为待拟合的数据点，lb和ub为拟合参数的取值范围，options为控制lsqcurvefit施行的选项。

三、代码示例解析

xdata = linspace;
ydata = exp.*sin + randn);
fun = @ c.*exp.*sin;
x0 = ;
 = lsqcurvefit;
figure; plot; hold on; plot, 'b-'); legend; title, '], Residual norm = ', num2str]);

代码先说说生成一组数据点， 然后定义一个自定义函数fun，指定初始参数值x0。再说说用lsqcurvefit函数计算出最佳参数值并绘制拟合曲线。

本文介绍了MATLAB中lsqcurvefit函数的应用方法，并通过实际案例代码进行解析。希望本文能帮读者更优良地搞懂和运用lsqcurvefit函数，解决实际问题。

欢迎用实际体验验证观点。