matlab中lsqcurvefit怎么用

lsqcurvefit函数用于非线性最小二乘拟合，可以拟合包括多个自变量和多个因变量的任意非线性模型。使用该函数需要提供以下参数：

1. fun：自定义函数句柄，用于描述非线性模型。

2. x0：自变量的初始值。

3. y：因变量的实际值。

4. lb和ub：自变量的上下限。

5. options：优化选项，例如最大迭代次数、容差等。

下面是一个简单的例子：

假设我们有以下非线性模型：

y = a*sin(b*x)+c

我们要使用lsqcurvefit函数拟合该模型。

首先，定义自定义函数句柄：

function y = myfun(x,xdata)
a = x(1);
b = x(2);
c = x(3);
y = a*sin(b*xdata)+c;

然后，生成一些随机数据：

xdata = linspace(0,10)';
ydata = 2*sin(2*xdata) + 0.5*randn(size(xdata));

接下来，设置初始值和上下限：

x0 = [1,1,1];
lb = [0,0,0];
ub = [Inf,Inf,Inf];

最后，调用lsqcurvefit函数：

x = lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata,lb,ub);

得到的x即为拟合后的参数值。可以将拟合结果与原始数据进行比较，例如绘制拟合曲线：

yfit = myfun(x,xdata);
plot(xdata,ydata,'o',xdata,yfit,'-');