lsqcurvefit的c语言实现
时间: 2023-09-08 16:13:02 浏览: 131
lsqcurvefit函数是MATLAB中用于非线性最小二乘拟合的函数,它并没有直接的C语言实现。不过,你可以使用C语言编写自己的最小二乘拟合算法来实现类似的功能。
以下是一个简单的非线性最小二乘拟合的C语言实现示例:
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define MAX_ITERATIONS 100
#define EPSILON 1e-6
// 定义需要拟合的函数 y = a * exp(b * x)
double func(double x, double a, double b) {
return a * exp(b * x);
}
// 定义误差函数
double error(double* x, double* y, int n, double a, double b) {
double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
double err = y[i] - func(x[i], a, b);
sum += err * err;
}
return sum;
}
// 最小二乘拟合函数
void lsqcurvefit(double* x, double* y, int n, double* a, double* b) {
double alpha = 0.001; // 学习率
int iterations = 0;
double prev_error = error(x, y, n, *a, *b);
while (iterations < MAX_ITERATIONS) {
double gradient_a = 0.0;
double gradient_b = 0.0;
// 计算梯度
for (int i = 0; i < n; i++) {
double err = y[i] - func(x[i], *a, *b);
gradient_a += -2 * err * exp((*b) * x[i]);
gradient_b += -2 * err * (*a) * x[i] * exp((*b) * x[i]);
}
// 更新参数
*a -= alpha * gradient_a;
*b -= alpha * gradient_b;
double current_error = error(x, y, n, *a, *b);
if (fabs(prev_error - current_error) < EPSILON) {
break;
}
prev_error = current_error;
iterations++;
}
}
int main() {
double x[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0}; // x 数据
double y[] = {1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5}; // y 数据
int n = sizeof(x) / sizeof(x[0]);
double a = 1.0; // 初始参数
double b = 1.0;
lsqcurvefit(x, y, n, &a, &b);
printf("Fitted parameters: a = %f, b = %f\n", a, b);
return 0;
}
```
这个示例演示了如何使用梯度下降法进行非线性最小二乘拟合。你可以根据自己的需求修改拟合的函数形式和数据集。请注意,这只是一个简单的实现示例,实际应用中可能需要更复杂的算法和数值优化技巧来获得更好的拟合效果。