nlinfit参数怎么输入
时间: 2024-05-24 16:11:40 浏览: 11
nlinfit函数是MATLAB中的非线性拟合函数,它的输入参数如下:
1. xdata:自变量数据,可以是向量或矩阵。
2. ydata:因变量数据,可以是向量或矩阵。
3. model:用于拟合的函数模型,它应该是一个函数句柄,例如:@(params,x) 1./(params(1)*x+params(2))
4. beta0:模型中的参数初值,可以是向量或标量。
5. options:非线性拟合选项,例如:'MaxIter',1000, 'TolFun',1e-6
6. weights:数据点的权重,可以是向量或矩阵。
7. varargin:其他参数。
例如,如果要拟合一个指数函数y=a*exp(-bx)的参数a和b,可以这样输入:
xdata = [0.1 0.5 1 2 5];
ydata = [0.9 0.5 0.25 0.1 0.01];
model = @(params,x)params(1).*exp(-params(2).*x);
beta0 = [1 1];
options = statset('MaxIter',1000,'TolFun',1e-6);
[params,resid,J,COVB,mse] = nlinfit(xdata,ydata,model,beta0,options);
其中,params是拟合得到的参数值,resid是残差,J是雅可比矩阵,COVB是参数协方差矩阵,mse是均方误差。
相关问题
nlinfit 最小二乘法
nlinfit是MATLAB中的一个函数,用于通过最小二乘法拟合非线性模型。最小二乘法是一种常见的参数估计方法,用于拟合实验数据和数学模型之间的关系。
在拟合非线性模型时,我们首先需要定义一个包含未知参数的函数,该函数描述了数据和参数之间的关系。然后,我们使用nlinfit函数来寻找最优的参数估计值,使得模型与观测数据的残差最小化。
nlinfit函数的使用方法如下:
```matlab
[beta,res] = nlinfit(x,y,model,beta0)
```
其中,x和y是输入的实验数据,model是用于描述数据和参数之间关系的函数,beta0是初始参数估计值。
nlinfit函数通过最小化残差的平方和来寻找最优的参数估计值。残差是模型预测值与观测值之间的差异,最小二乘法的目标就是使残差的平方和最小化。
为了找到最优的参数估计值,nlinfit函数会使用迭代的方式进行优化。在每一次迭代中,它会根据当前的参数估计值计算模型预测值,并计算残差。然后,利用高斯-牛顿算法来更新参数估计值,直到达到收敛条件为止。
最后,nlinfit函数会返回最优的参数估计值beta,以及残差res。可以根据估计的参数值来进一步分析和理解模型的关系。
nlinfit函数用法
nlinfit 是 Matlab 中用于非线性最小二乘拟合的函数,它的用法如下:
```matlab
[beta,R,J,CovB,MSE,ErrorModelInfo] = nlinfit(x,y,modelfun,beta0)
```
其中:
- `x`:自变量数据向量
- `y`:因变量数据向量
- `modelfun`:自定义的模型函数
- `beta0`:模型参数的初始值向量
返回值:
- `beta`:拟合模型的参数向量
- `R`:拟合残差向量
- `J`:拟合 Jacobian 矩阵
- `CovB`:参数协方差矩阵
- `MSE`:均方误差
- `ErrorModelInfo`:误差模型信息
具体地,你需要自定义一个函数 `modelfun`,该函数的输入参数是一个长度为 m 的参数向量 `beta` 和一个长度为 n 的自变量向量 `x`,输出是一个长度为 n 的因变量向量 `y`,即:
```matlab
function y = modelfun(beta,x)
% 自定义的模型函数
% beta:参数向量,长度为 m
% x:自变量向量,长度为 n
% y:因变量向量,长度为 n
```
在 `modelfun` 中,你需要根据参数向量 `beta` 和自变量向量 `x` 计算出对应的因变量向量 `y`,即:
```matlab
y = f(beta,x);
```
其中 `f` 是你自定义的函数,用于计算模型预测值,它的输入参数是一个长度为 m 的参数向量 `beta` 和一个长度为 n 的自变量向量 `x`,输出是一个长度为 n 的预测值向量。在 `modelfun` 中,你需要将输入参数 `beta` 和 `x` 传给 `f` 函数,即:
```matlab
function y = modelfun(beta,x)
% 自定义的模型函数
% beta:参数向量,长度为 m
% x:自变量向量,长度为 n
% y:因变量向量,长度为 n
y = f(beta,x);
```
最后,你可以使用 `nlinfit` 函数进行模型拟合,即:
```matlab
[beta,R,J,CovB,MSE,ErrorModelInfo] = nlinfit(x,y,@modelfun,beta0);
```
其中 `@modelfun` 表示将 `modelfun` 函数作为一个函数句柄传递给 `nlinfit` 函数。