仍然报错错误使用 nlinfit MODELFUN 必须为函数,它返回大小与 Y (1-by-13)相同的拟合值向量。您提供的模型函数返回结 果 1-by-2。 大小不匹配的常见原因之一是在函数中使用矩阵运算符(*、/、^),而不是对应的元素运算 符(.*、./、.^)。 出错 untitled (第 82 行) p=nlinfit(t,I,@(t,p)model(t,p(1),p(2)),[0 0]);
时间: 2024-04-15 18:27:43 浏览: 19
我非常抱歉,我之前给出的建议是错误的。看起来你的模型函数中仍然存在问题。根据报错信息,nlinfit函数要求模型函数返回与Y相同大小的拟合值向量(1-by-13),但你提供的模型函数返回了一个1-by-2的结果。
请将模型函数修改为如下形式:
```matlab
function I = model(t, p)
a = p(1);
b = p(2);
I = (a + b .* exp(t)).^(-1);
end
```
然后重新运行你的代码,看看是否还会报错。对nlinfit函数的调用应该如下所示:
```matlab
p = nlinfit(t, I, @(t,p)model(t,p), [0 0]);
```
再次感谢你的耐心和理解。如果还有其他问题,请随时向我提问。
相关问题
仍然报错错误使用 nlinfit MODELFUN 必须为函数,它返回大小与 Y (1-by-13)相同的拟合值向量。您提供的模型函数返回结 果 1-by-2。 大小不匹配的常见原因之一是在函数中使用矩阵运算符(*、/、^),而不是对应的元素运算 符(.*、./、.^)。 出错 untitled (第 82 行) p = nlinfit(t, I, @(t,p)model(t,p), [0 0]);
非常抱歉,我之前的回答还是有误。根据报错信息,你的模型函数返回结果的大小与Y不匹配。
为了解决这个问题,你需要修改模型函数,使其返回与Y相同大小的拟合值向量。根据你的数据,Y是一个1-by-13的向量,所以你的模型函数应该返回一个1-by-13的向量。
请将模型函数修改为如下形式:
```matlab
function I = model(t, p)
a = p(1);
b = p(2);
I = (a + b .* exp(t)).^(-1);
end
```
然后重新运行你的代码,看看是否还会报错。对nlinfit函数的调用应该如下所示:
```matlab
p = nlinfit(t, I, @(t,p)model(t,p), [0 0]);
```
非常抱歉给你带来了困扰。如果还有其他问题,请随时向我提问。
请你继续为我详细介绍nlinfit函数
nlinfit函数是MATLAB中的一个函数,用于非线性回归分析。它可以根据给定的模型函数、初始参数和数据,拟合出最优的参数值,从而得到一个最优的拟合曲线。
nlinfit函数的语法格式如下:
```
[beta,resid,J,COVB,mse] = nlinfit(x,y,modelfun,beta0)
```
其中,x和y是数据点的向量,modelfun是自定义的模型函数,beta0是模型参数的初始估计值。
nlinfit函数的输出结果包括:
- beta:拟合模型函数的参数向量;
- resid:残差向量,即模型拟合值与实际数据之间的差异;
- J:拟合模型函数的雅可比矩阵;
- COVB:参数估计协方差矩阵;
- mse:均方误差。
使用nlinfit函数进行非线性回归分析需要注意以下几点:
- 模型函数必须是单值函数,即对于每个x值,只能有一个对应的y值;
- 初始估计值应该尽可能接近真实值,否则可能会导致无法收敛或收敛到局部最优解;
- 拟合结果需要进行统计分析,包括残差分析、参数显著性检验和模型拟合度检验等。