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]);

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：

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：

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。

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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：

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：

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。

matlab中nlinfit对多元多次函数拟合

在MATLAB中，`nlinfit`函数是一个非常重要的工具，用于非线性最小二乘法拟合数据，适合于对多元（即多个自变量）的多次函数（即复杂的函数模型）进行拟合。它基于Levenberg-Marquardt算法，该算法是一种迭代优化技术，可以有效地求解非线性问题。

当你有一个包含两个或更多输入变量的数据集，以及对应的因变量值，你可以使用`nlinfit`函数来建立并调整一个数学模型来描述这些数据点之间的关系。它的基本语法如下：

y = nlinfit(xdata, ydata, model, x0)

其中，
- `xdata` 是一二维数组，表示自变量的数据。
- `ydata` 是一维数组，对应于每个自变量组的因变量值。
- `model` 是一个字符串或匿名函数表达式，定义了你需要拟合的非线性模型。例如，如果你想拟合一次多项式函数，可以写成 `'y = a*x + b'` 或 `@(x) a*x + b`，其中 `a` 和 `b` 是待估计的参数。
- `x0` 是一个向量，表示初始的参数估计值。

使用 `nlinfit` 返回的是拟合后的参数向量和一些统计信息，如残差平方和、标准误差等。同时，函数还会返回一个拟合函数 handle，可以直接通过这个 handle 来预测新的输入值。