用Matlab进行最小二乘法线性拟合(求传感器非线性误差、灵敏度)Word格式.doc

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y=[191,321,442,565,686,819,930,1032,1153,1252];

%因变量

xmean=mean（x）;

ymean=mean（y）;

sumx2=（x-xmean）*（x-xmean）'

;

sumxy=（y-ymean）*（x-xmean）'

a=sumxy/sumx2;

%解出直线斜率a（即传感器灵敏度）

b=ymean-a*xmean;

%解出直线截距b

z=（（a*（x（1,10））+b-（y（1,10）））/（y（1,10）））;

%“10”是自变量的个数，z为非线性误差（即线性度）

a

b

z

%作图,先把原始数据点用蓝色"

十"

字描出来

figure

plot（x,y,'

+'

）;

holdon

%用红色绘制拟合出的直线

px=linspace（0,6,50）;

%（linspace语法（从横坐标负轴起点0画到横坐标正轴终点6，50等分精度））

py=a*px+b;

plot（px,py,'

r'

运行结果：

a=236.9818b=87.4000

另一种简单一点的方法：

p=polyfit（x,y,1）;

p

p=

236.981887.4000