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：

[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：

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：

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：

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：

[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。