MATLAB的lsqcurvefit

MATLAB的lsqcurvefit是一个用于非线性最小二乘拟合的函数。它可以用来拟合一个自定义的非线性模型到给定的数据集上。lsqcurvefit函数的基本语法如下：

[x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options)

其中，各个参数的含义如下：
- `fun`：自定义的非线性模型函数，该函数的输入参数是待拟合参数向量x和自变量向量xdata，输出是预测值向量。
- `x0`：待拟合参数的初始猜测值。
- `xdata`：自变量的数据向量。
- `ydata`：因变量的数据向量。
- `lb`：参数的下界限制向量（可选）。
- `ub`：参数的上界限制向量（可选）。
- `options`：用于设置拟合选项的结构体（可选）。

lsqcurvefit函数会通过最小化残差平方和来拟合模型到数据上，并返回最优的参数向量x、残差平方和resnorm、残差向量residual、退出标志exitflag、输出信息output、拉格朗日乘子lambda以及雅可比矩阵jacobian。

使用lsqcurvefit函数时，需要自定义一个非线性模型函数fun，并根据实际情况传入合适的初始猜测值x0、数据向量xdata和ydata。可以通过设置lb和ub来对参数进行边界限制，也可以通过options来设置拟合选项，如最大迭代次数、显示输出等。