matlab怎么非线性拟合

在Matlab中进行非线性拟合可以使用curve fitting工具箱中的函数。下面是一个简单的示例：

假设我们有一组数据，其中x为自变量，y为因变量。我们要拟合一个非线性函数y=f(x)来逼近这些数据。

首先，我们需要定义一个自定义的非线性函数f(x)。比如，我们可以选择一个指数函数：f(x) = a * exp(b * x)。

然后，我们可以使用Matlab中的curve fitting工具箱中的cftool函数来进行非线性拟合。

首先，打开Matlab并输入cftool命令，这将打开curve fitting工具箱的图形界面。

在图形界面中，点击“导入数据”按钮，将数据导入到工具箱中。

然后，在“库”选项卡中选择“自定义模型”，并在“公式编辑器”中输入我们定义的非线性函数表达式：a * exp(b * x)。

点击“拟合”按钮，工具箱将自动拟合出最优的参数a和b，并显示拟合结果。

最后，可以在工具箱中查看拟合图像和相关统计信息。

相关问题

matlab 非线性拟合

Matlab中进行非线性拟合常用的方法是使用最小二乘法。其中，可以使用lsqcurvefit函数进行拟合。lsqcurvefit可以适用于已经求解出函数，但含有未知数，并且已经收集到了一系列数据的情况。

对于多项式拟合，可以使用fit函数。例如，当需要进行二次多项式拟合时，可以使用fittype('poly2')创建拟合类型，然后使用fit函数进行拟合。

当需要进行非线性拟合时，可以选择线性化拟合或非线性化拟合的方法。对于线性化拟合，可以创建一个包含非线性项的函数表达式，然后使用fittype函数创建拟合类型。对于非线性化拟合，可以直接在fittype函数中指定非线性函数表达式。

另外，还可以使用句柄函数或自定义函数进行非线性拟合。句柄函数是一种匿名函数，通过定义函数表达式和传入参数，可以进行非线性拟合。自定义函数则是通过定义一个单独的函数进行拟合。

下面是几个具体的例子：
1. 使用fit函数进行多项式拟合：
x = [1;1.5;2;2.5;3];
y = [0.9;1.7;2.2;2.6;3];
ft = fittype('poly2');
fo = fit(x, y, ft);
plot(x, fo(x))

2. 使用fit函数进行非线性拟合：
x = [0.2,0.5,0.8,1.1,1.2,1.5,1.8,2];
y = [2.35,1.38,0.81,0.62,0.78,1.43,2.25,3.18];
ex = {'x^2','sin(x)','1'};
ft = fittype(ex);
fo = fit(x',y',ft);
plot(x, fo(x), x, y, 'o');

3. 使用句柄函数进行非线性拟合：
xdata = [3.6,7.7,9.3,4.1,8.6,2.8,1.3,7.9,10.0,5.4];
ydata = [16,150.5,260.1,22.5,206.5,9.9,2.7,165.5,325.0,54.5];
c0 = [0 0 0];
f_h = @(c, x) c(1)*x.^2 + c(2)*x.*sin(x) + c(3)*x.^3;
[c, resnorm, r] = lsqcurvefit(f_h, c0, xdata, ydata);
plot(xdata, f_h(c, xdata), xdata, ydata, 'o');

4. 使用自定义函数进行非线性拟合：
xdata = [3.6,7.7,9.3,4.1,8.6,2.8,1.3,7.9,10.0,5.4];
ydata = [16,150.5,260.1,22.5,206.5,9.9,2.7,165.5,325.0,54.5];
c0 = [0 0 0];
[c, resnorm, r] = lsqcurvefit(@cal, c0, xdata, ydata);
plot(xdata, cal(c, xdata), xdata, ydata, 'o');

function y = cal(c, x)
y = c(1)*x.^2 + c(2)*x.*sin(x) + c(3)*x.^3;
end

matlab非线性拟合评估

在Matlab中，对于非线性拟合的评估可以采用以下步骤进行：

1. 首先，通过对数据点作图，观测可能的拟合函数类型，并建立相应的函数模型。可以使用拟合函数f=ax blog(x) c进行拟合。

2. 接下来，使用给定的数据组进行计算，拟合相关的系数。可以使用Matlab中的非线性拟合函数，如lsqcurvefit或nlinfit，来拟合数据并得到最优的系数。

3. 对拟合出的函数进行精准度评估。可以使用残差分析、计算拟合优度指标（如R平方值）或者绘制拟合曲线与原始数据的比较图等方法，来评估拟合函数的精确程度。

4. 最后，可以根据需要，在需要的节点处计算拟合函数的值。可以使用已经得到的拟合函数模型和最优系数，输入相应的节点值，计算出拟合函数在该节点处的函数值。

需要注意的是，在拟合过程中，可以根据需要调整参数，如设置非线性迭代的拟合公差(tol)、迭代次数(iter)、节点校正的松弛因子(coef)等，以获得更准确的拟合结果。同时，可以使用绘图功能来可视化拟合曲线和原始数据的关系，以更好地评估拟合效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB非线性拟合程序](https://blog.csdn.net/weixin_42521276/article/details/115883928)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [matlab_通过线性和非线性最小二乘快速Bézier曲面拟合和评估。](https://download.csdn.net/download/xixixixixixixi21/85641191)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]