已知隔一段时间测量一次血压，血压m与时刻h的测量值为h=[1/6 1/3 1/2 2/3 5/6 1 7/6 4/3 3/2 10/6 11/6 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8]; m=[153 145 138 130 125 121 119 117 116 117 117 119 118 120 120 121 122 123 122 124 125 125 127 127];血压与时间的关系式为f=((10*k1*k3)/(k1-k2))*(exp(-k2*t)-exp(-k1*t))+k4;用matlab最小二乘法拟合图像

你可以使用 MATLAB 中的 `lsqcurvefit` 函数来拟合血压与时间的关系。首先，定义你的非线性函数形式并设定初始参数值。然后，使用 `lsqcurvefit` 函数来拟合数据并获取最优参数估计。以下是一个示例代码：

% 定义非线性函数
f = @(x,t) ((10*x(1)*x(3))/(x(1)-x(2)))*(exp(-x(2)*t)-exp(-x(1)*t))+x(4);

% 给定数据
h = [1/6 1/3 1/2 2/3 5/6 1 7/6 4/3 3/2 10/6 11/6 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8];
m = [153 145 138 130 125 121 119 117 116 117 117 119 118 120 120 121 122 123 122 124 125 125 127 127];

% 设定初始参数估计
x0 = [0.1, 0.1, 0.1, 100];

% 使用 lsqcurvefit 进行拟合
x_fit = lsqcurvefit(f, x0, h, m);

% 绘制拟合结果
t = linspace(min(h), max(h), 100);
y_fit = f(x_fit, t);
plot(h, m, 'o', t, y_fit, '-');
legend('测量数据', '拟合结果');

在上述代码中，首先定义了非线性函数 `f`，然后给出了已知的数据 `h` 和 `m`。接下来，设定了初始参数估计 `x0`，然后使用 `lsqcurvefit` 函数拟合数据，并得到最优参数估计 `x_fit`。最后，通过绘图展示了测量数据和拟合结果。

希望这能帮到你！请注意，在不同的数据集和初始参数估计下，可能需要进行调整以获得更好的拟合结果。