lsqcurvefit二维拟合

lsqcurvefit函数是MATLAB中的一个非线性最小二乘拟合函数，可以用于拟合二维数据。以下是使用lsqcurvefit函数进行二维拟合的一般步骤：

1. 定义目标函数，即要拟合的函数形式。例如，使用二元高斯函数进行拟合：

function z = gauss2d(x,xdata)
    A = x(1);
    xo = x(2);
    yo = x(3);
    sigma_x = x(4);
    sigma_y = x(5);
    z = A*exp(-((xdata(:,1)-xo).^2/(2*sigma_x^2) + (xdata(:,2)-yo).^2/(2*sigma_y^2)));
end

2. 准备数据，包括自变量和因变量。自变量可以是一个$n\times 2$的矩阵，每行代表一个二维坐标点；因变量是一个$n\times 1$的向量，每个元素对应一个坐标点的函数值。

3. 调用lsqcurvefit函数进行拟合：

x0 = [1,0,0,1,1]; % 初始拟合参数
[x,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqcurvefit(@gauss2d,x0,xdata,ydata);

其中，@gauss2d表示目标函数，x0是初始拟合参数，xdata和ydata是准备好的数据。

4. 输出结果。拟合参数保存在x中，resnorm是拟合残差平方和，residual是拟合残差向量，exitflag是拟合的退出状态，output是拟合过程中的一些输出信息。

需要注意的是，lsqcurvefit函数是一个非线性拟合函数，可能会受到初始值的影响，因此需要根据实际情况进行参数调整。