matlab非线性曲线拟合

在Matlab中，可以使用nlinfit函数进行非线性曲线拟合。该函数的语法为nlinfit(x,y,f,a)，其中x是已知的自变量值，y是对应的因变量值，f是符号函数句柄，a是预估的未知参数的估计值。拟合的目标是使得(f-y)^2的值最小化。具体使用方法可以参考以下示例：

假设我们有一组实际散点数据，可以使用plot函数绘制散点图，如下所示：
t=\[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1\]';
tt=\[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83\]';
plot(t,tt,'.');

然后，我们可以定义一个符号函数，使用inline函数，如下所示：
f = inline('a(1)*exp(-a(2)*t)');

接下来，我们可以使用nlinfit函数进行非线性曲线拟合，如下所示：
a0 = \[1, 1\]; % 预估的未知参数的估计值
a = nlinfit(t, tt, f, a0);

最后，我们可以使用拟合得到的参数a来绘制拟合曲线，如下所示：
t_fit = linspace(min(t), max(t), 100);
tt_fit = f(a, t_fit);
hold on;
plot(t_fit, tt_fit);

这样就完成了非线性曲线拟合的过程。请注意，具体的符号函数f的形式需要根据实际情况进行定义。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab 万能实用的非线性曲线拟合方法](https://blog.csdn.net/ljyljyok/article/details/81624496)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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