lsqcurvefit函数的用法

`lsqcurvefit` 函数是 Matlab 中的一个非线性最小二乘拟合函数，用于拟合非线性函数模型。

函数的基本用法如下：

[x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options)

其中，各参数的含义分别是：

- `fun`：拟合函数的句柄或者字符串，表示需要拟合的目标函数。
- `x0`：拟合函数中需要优化的参数的初始值。
- `xdata`：自变量数据，可以是一个向量或者矩阵。
- `ydata`：因变量数据，可以是一个向量或者矩阵。
- `lb`：参数的下界，可以是一个向量或者矩阵。
- `ub`：参数的上界，可以是一个向量或者矩阵。
- `options`：可选的优化参数，是一个结构体。

函数的输出值包括：

- `x`：优化后的参数值。
- `resnorm`：残差的平方和。
- `residual`：残差向量。
- `exitflag`：表示优化过程是否正常结束的标志。
- `output`：包含优化过程的详细信息的结构体。
- `lambda`：Lagrange 乘子。
- `jacobian`：雅克比矩阵。

需要注意的是，`lsqcurvefit` 函数需要用户自己编写需要拟合的目标函数，并且该函数需要满足一定的格式要求。具体而言，该函数需要接受至少两个输入参数（第一个是需要优化的参数向量，第二个是自变量数据），并返回一个与因变量数据相同大小的向量或矩阵。此外，该函数还可以接受其他用户自定义的参数，这些参数需要通过 `options` 结构体传递。