lsqcurvefit函数
lsqcurvefit函数使用最小二乘法拟合曲线，比如
x=1:10;
y=2x+rand(1,10);
k=lsqcurvefit(@(a,x) ax, 1, x, y);
用函数形式 y = f(x) = ax 来拟合x, y两组数据，返回拟合的系数a。
其中，@(a,x) ax 用来定义拟合函数，也可以用内部函数或者自定义函数，比如 @(a,x) sin(ax) 或者 @(a,x) myfun(a,x)。需要注意的是，@(a,x)表示函数表达式的参数列表，第一个参数必须是拟合系数，也就是曲线拟合需要得到的结果。
1表示程序搜寻拟合系数a时所用的初值，越接近真实值，拟合越快，结果越可靠。需要自己估计。
函数也可以在指定范围内搜寻拟合系数，比如
k=lsqcurvefit(@(a,x) ax, 1, x, y, lb, ub);
限定a只可能在[lb, ub]区间内。
函数更多的参数在option里设置，比如
options = optimset('TolFun',1e-8);
k=lsqcurvefit(@(a,x) ax, 1, x, y, lb, ub, options);
拟合残差要求为1e-8。
除了拟合系数外还可以返回更多信息，列表如下
RESNORM为拟合残差平方和，sum[(f(a,x)-y)^2]
RESIDUAL为拟合残差，f(a,x)-y
EXITFLAG为迭代退出标识
OUTPUT包含迭代过程信息
LAMBDA包含拟合条件信息
JACOBIAN为拟合函数关于拟合系数的雅克比矩阵。
这项调查使用了准化的李克特7点量表，用于测量LSQ（在缺乏上下文提示的情况下暂时猜测为：Logistics Service Quality 物流服务质量）。经验研究结果的详细展示正是了LSQ具备了中国特点的7个维度。
你好，你的这个问题属于MATLAB中的非线性函数拟合。我在这里给你个实例吧，你仿照来编程
LSQNONLIN 解决非线性最小二乘法问题，包括非线性数据拟合问题
LSQCURVEFIT 解决非线性数据拟合问题
下面给出利用这两个函数的例子：
LSQNONLIN：利用这个函数最小化连续函数只能够找到句柄解。下面的例子说明利用LSQNONLIN函数用下面的函数进行拟合：
f = A + B exp(Cx)+Dexp(Ex)
对数据集x与y进行拟合，其中y是在给定x的情况下的期望输出(可以是方程给出数组，也可以是单独数据组成的数组)。为了解决这个问题，先建立下面的名为 fit_simpm的函数，它利用数据x与y，将他们作为优化输入参数传递给LSQNONLIN。利用给定的数据x计算f的值，再与原始数据y进行比较。经验值与实际计算出的值之间的差异作为输出值返回。LSQNOLIN函数就是最小化这些差的平方和。
function diff = fit_simp(x,X,Y)
% 此函数被LSQNONLIN调用
% x 是包含等式系数的向量
% X 与 Y 是作为操作数传递给lsnonlin
A = x(1);
B = x(2);
C = x(3);
D = x(4);
E = x(5);
diff = A + Bexp(CX)+Dexp(EX)-Y;
下面的脚本是利用上面定义的fit_simpm函数的一个例子：
％ 定义你打算拟合的数据集合
>> X=0:01:5;
>> Y=20exp(50X)+30exp(25X)+15rand(size(X));
％ 初始化方程系数
>> X0=[1 1 1 1 1]';
％ 设置用中等模式（memdium-scale）算法
>> options=optimset('Largescale','off');
％ 通过调用LSQNONLIN重现计算新的系数
>> x=lsqnonlin(@fit_simp,X0,[],[],options,X,Y);
％ 调用LSQNONLIN结果输出表明拟合是成功的
Optimization terminated successfully:
Gradient in the search direction less than tolFun
Gradient less than 10(tolFun+tolX)
％ 绘制原始数据与新的计算的数据
>> Y_new=x(1)+x(2)exp(x(3)X)+x(4)exp(x(5)X);
>> plot(X,Y,'+r',X,Y_new,'b');
※注意：LSQNONLIN 只可以处理实数变量。在处理包括复数变量的实例的拟合的时候，数据集应该被切分成实数与虚数部分。下面给出一个例子演示如何对复数参数进行最小二乘拟合。
为了拟合复数变量，你需要将复数分解为实数部分与虚数部分，然后把他们传递到函数中去，这个函数被LEASTSQ作为单个输入调用。首先，将复数分解为实部与虚部两个向量。其次，将这两个向量理解成诸如第一部分是实部、第二部分是虚部。在MATLAB函数中，重新装配复数数据，并用你想拟合的复数方程计算。将输出向量分解实部与虚部，将这两部分连接为一个单一的输出向量传递回LEASTSQ。下面，给出一个例子演示如何根据两个复数指数拟合实数X与Y。
建立方程：
function zero = fit2(x,X,Y)
% 根据输入x重建复数输入
cmpx = x(1:4)+ix(5:8);
% 利用复数计算函数
zerocomp = cmpx(1)exp(cmpx(2)X) + cmpx(3) exp(cmpx(4)X)-Y;
% 将结果转换成一个列向量
% 其中第一部分是实部，第二部分是虚部
numx = length(X); % 实部长度
zero=real(zerocomp); %实部
zero(numx+1:2numx)=imag(zerocomp); % 虚部
为了评价计算这个函数，需要X与Y数据集。LSQNONLIN将根据它拟合出下面方程中的参数a，b，c与d：
Y = aexp(bX)+cexp(dX);
其中，a，b，c与d是复数变量。
>> X=0:1:5;
>> Y=sin(X);
>> Y=Y+1rand(size(Y))-05;
>> cmpx0=[1 i 2 2i];
>> x0(1:4)=real(cmpx0);
>> x0(5:8)=imag(cmpx0);
>> x=leastsq(@fit2,x0,[],[],X,Y);
>> cmpx=x(1:4)+ix(5:8);
>> Y1=real(cmpx(1)exp(cmpx(2)X)+cmpx(3)exp(cmpx(4)X));
>> plot(X,Y1,'r');
>> hold on
>> plot(X,Y,'+');
M没什么意思 就是缩写 官网上给的是LSQ1FP48SA0这个型号 但是真正拿到手 型号还是
LSQM1FP48SA0 箱子上的签就是LSQM1FP48SA0 这2个就没有区别
管螺纹中G、ZG是55°的，G表示直管螺纹，头尾大小一样；
而ZG是1：16的锥度，就是说头小尾大
NPT是布氏管螺纹，是60°，是1：16的锥度，就是说头小尾大
配合用柱锥配G+ZG（密封性能一般），或柱锥配R+ZG，（密封性好）或锥锥配ZG+ZG（密封性好）
NPT与NPT或NPT+NPS配合
密封性好的是NPTF干密封螺纹
你所遇到的是55°的管螺纹，它是大径就是13157（国家标准），外螺纹下偏差是-025mm
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