基于MATLAB的分段线性曲线拟合

在我的实验中，我需要用n个线性段来近似或拟合测量y=f_m（x）。n的值可以选择为1、2、3、4、5。。。大概不到10个。为了清楚起见，如果可以比较不同情况下的误差，找到误差最小的一个，这是很好的

我发现了一个使用MATLAB（）的示例：

这类似于我在2段中所寻找的情况。我试图通过更改函数句柄来修改此函数以满足我的需要：

F = @(B,xdata) min(B(1),B(2)+B(3)*xdata);   %Form of the equation

到

但我的修改似乎在同一条线上产生了两段

我对MATLAB函数句柄了解不多。特别是在这里，它有一个“min”函数。此外，如何将此示例扩展到多个线性段

提前谢谢你

Edit01：

谢谢！！您的回答使我的代码按预期运行。但是，我可以问一下这个问题吗。如前所述，我最初希望将近似值扩展到几个线性段。所以，我喜欢：

F = @(B,xdata) min(B(1)+B(2)*xdata, B(3)+B(4)*xdata, B(5)+B(6)*xdata);   %Form of the equation
IC = [max(ydata) max(ydata) max(ydata) max(ydata) max(ydata) 0]; %Initial guess
B = lsqcurvefit( F,IC,xdata,ydata,[min(ydata) -inf -inf -inf -inf -inf],[max(xdata) inf inf inf inf 0]);

但MATLAB响应与I.C.错误：

Failure in initial user-supplied objective function evaluation

---

你能马上帮我检查一下这里的身份证吗？函数句柄中的“min”函数有什么用？

我在运行代码时遇到以下错误：

??? Error using ==> lsqncommon at 101
LSQCURVEFIT cannot continue because user supplied objective function failed with the following error:
Attempted to access B(4); index out of bounds because numel(B)=3.

IC = [max(ydata) max(ydata) max(ydata) 0]; %Initial guess
B = lsqcurvefit( F,IC,xdata,ydata,[min(ydata) -inf -inf -inf],[max(xdata) inf inf 0]);

因此，这意味着

B（4）

中没有任何内容。我将尝试修改

IC

、

lb

和

ub

以使其具有4个元素

因此，请尝试在代码中添加以下两行：

??? Error using ==> lsqncommon at 101
LSQCURVEFIT cannot continue because user supplied objective function failed with the following error:
Attempted to access B(4); index out of bounds because numel(B)=3.

IC = [max(ydata) max(ydata) max(ydata) 0]; %Initial guess
B = lsqcurvefit( F,IC,xdata,ydata,[min(ydata) -inf -inf -inf],[max(xdata) inf inf 0]);