matlab引入数据并定义目标函数拟合传统斯坦麦茨方程 P = k1 * f^a * Bm^b实现非线性回归的代码

在MATLAB中，为了实现非线性回归，尤其是拟合斯坦麦茨方程 \(P = k_1 \cdot f^a \cdot B_m^b\)，你需要首先导入数据、定义目标函数，然后使用`lsqcurvefit`函数进行拟合。以下是一个简单的示例代码：

% 假设你已经有一个包含两列数据的矩阵，第一列是f值，第二列是对应的P值
data = readtable('your_data.csv'); % 替换为实际数据文件名
f = data(:, 1);
P = data(:, 2);

% 定义斯坦麦茨方程作为目标函数，k1, a, b是需要估计的参数
stanmets_function = @(params, x) params(1) * x.^params(2) .* params(3).^params(4); % params是参数向量

% 初始猜测的参数值
initial_guess = [0.5; 1; 1; 1]; % 可能需要根据经验或试探调整初始值

% 使用lsqcurvefit进行非线性最小二乘拟合
estimated_params = lsqcurvefit(stanmets_function, initial_guess, f, P);

% 拟合结果输出
disp("Estimated parameters:");
disp(estimated_params)

% 如果你想画出拟合曲线，可以这样做：
x_fit = linspace(min(f), max(f), 100); % 创建一个均匀的x轴范围用于绘制
y_fit = stanmets_function(estimated_params, x_fit);
plot(f, P, 'o', x_fit, y_fit, '-');
xlabel('f');
ylabel('P');
title('Non-linear Regression using Stanmets Equation');