非线性最小二乘拟合matlab
时间: 2023-10-18 22:06:11 浏览: 61
非线性最小二乘拟合是一种用于拟合非线性函数参数的方法。在MATLAB中,可以使用内置函数lsqcurvefit来实现非线性最小二乘拟合。
首先,需要自定义要拟合的函数。例如,假设要拟合的函数为f(x) = asin(x) + b。
接下来,可以使用lsqcurvefit函数进行拟合。需要提供以下参数:
- 自定义函数的句柄,即要拟合的函数
- 预测的系数值
- 拟合数据的x值和y值
lsqcurvefit函数会返回拟合系数的结果以及残差。
下面是一个使用lsqcurvefit函数进行非线性最小二乘拟合的示例代码:
```MATLAB
clc;
clear all;
close all;
% 自定义要拟合的函数
myfun = @(cof,x) cof(1)*sin(x) + cof(2);
% 制作需要拟合的数据
xdata = [-5:0.1:5];
true_cof = [1, 1]; % 假设真实的系数a = 1, b = 1
ydata = myfun(true_cof, xdata) + rand(1, length(xdata));
% 预测的系数值
predict_cof = [0, 0]; % 预测的系数a = 0, b = 0
% 使用lsqcurvefit进行拟合
[result_cof, resnorm] = lsqcurvefit(myfun, predict_cof, xdata, ydata);
% 使用拟合的系数计算y的值
ydata2 = myfun(result_cof, xdata);
% 绘制拟合结果
figure;
plot(xdata, ydata, 'Marker', '*');
hold on;
plot(xdata, ydata2);
legend('拟合数据', '拟合结果');
```
通过上述代码,你可以进行非线性最小二乘拟合,并得到拟合系数的结果。