单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级Origin的非线性拟合功能非线性模型拟合Origin解非线性拟合的算法Levenberg-Marquardt (L-M) method (列文伯格-马夸尔特法 )：LM算法需要对每一个待估参数求偏导对于Origin内置的拟合函数Origin提供了求偏导的解析表达式因此速度快拟合时尽可能使用Origin的提供的内置拟合函数对

最小二乘法?线性与非线性拟合?最小二乘法实现数据拟合?最小二乘法原理函数插值是差值函数p(x)与被插函数f(x)在节点处函数值相同即p( )=f( )??(i=0123……n)而曲线拟合函数 不要求严格地通过所有数据点( )也就是说拟合函数 在 处的偏差????????????????????????=不都严格地等于零但是为了使近似曲线能尽量反应所给数据点的变化趋势要求 按某种度量标准最小即

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级设有实验数据 寻找函数使得函数在点 处的函数值与观测数据偏差的平方和达到最小.即求满足如下条件的函数 使得其中 是待定的参数而 就是最小二乘法所确定的最佳参数.解决此类问题有

单峰拟合单峰拟合实际上就是非线性曲线拟合(NLFit)中的峰拟合其对话框与非线性拟合完全一样(1)导入originsamplesCurve Fittinglorentzian.dat 数据文件用工作表中A(X)和D(Y)绘制线图(2)选择菜单命令Analysis→Peaks and Baseline→Fit single Peaks 打开NLFit对话框选择lorentz拟合函数见下图(3)