曲线拟合是数字信号处理中常用的技术之一，它可以通过一组离散的数据点来估计和预测未知数据点的数值。在曲线拟合中，最小乘法是一种常见的算法，它通过最小化拟合曲线与实际数据点之间的误差来找到最佳拟合曲线。本文将详细介绍最小乘法曲线拟合算法，并提供相应的源代码。

最小乘法曲线拟合算法的基本原理是使用多项式函数来逼近实际数据点。假设我们有一组离散的数据点(x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn)，其中xi表示自变量的值，yi表示因变量的值。我们希望找到一个多项式函数f(x) = a0 + a1x + a2x^2 + … + am*x^m，其中a0, a1, …, am是待确定的系数，m是多项式的阶数。

最小乘法曲线拟合算法的目标是找到最佳的系数a0, a1, …, am，使得拟合函数f(x)与实际数据点之间的误差最小。误差可以通过计算每个数据点的残差来表示，即残差ei = yi - f(xi)。我们希望最小化所有数据点的残差的平方和，即最小化损失函数L = Σ(ei^2)。

为了找到最佳的系数，我们可以使用最小二乘法。最小二乘法的基本思想是通过对损失函数L进行求导和求解方程组的方法，直接计算出最佳系数的估计值。对于多项式函数，我们可以将损失函数L关于未知系数a0, a1, …, am求导，并令导数为零，得到一个线性方程组。通过求解这个方程组，我们可以得到最佳系数的估计值。

下面是使用Python实现最小乘法曲线拟合算法的源代码：