matlab拟合非线性函数实例

下面是一个使用 MATLAB 拟合非线性函数的实例：

假设我们有一个数据集，包含 x 和 y 值，我们希望拟合出一个函数 y = a * x ^ b + c，其中 a，b 和 c 是参数。

首先，我们需要定义拟合函数：

function y_fit = myfunc(params, xdata)

a = params(1);
b = params(2);
c = params(3);

y_fit = a * xdata.^b + c;

end

其中，params 是参数向量，xdata 是自变量向量。

然后，我们可以使用 MATLAB 的 curve fitting 工具箱中的 lsqcurvefit 函数进行拟合：

xdata = [1 2 3 4 5];
ydata = [1.1 2.2 3.3 4.4 5.5];

params0 = [1 1 1]; % 初始参数值

params_fit = lsqcurvefit(@myfunc, params0, xdata, ydata);

a = params_fit(1);
b = params_fit(2);
c = params_fit(3);

x = linspace(0, 6, 100);
y_fit = a * x.^b + c;

plot(xdata, ydata, 'o', x, y_fit, '-')

其中，@myfunc 是拟合函数句柄，params0 是初始参数值，xdata 和 ydata 是数据集。

最后，我们可以将拟合结果可视化。

相关问题

matlab拟合 非线性

在MATLAB中，拟合非线性函数可以使用nlinfit函数。此函数用于拟合非线性表达式，其中f是符号函数句柄，表示要拟合的函数模型。需要注意的是，f函数的返回值与目标y值进行匹配，即拟合参数的标准是(f-y)^2的最小值。预估的未知参数的估计值需要作为a参数传入函数中。x参数是已知的x值，y参数是已知的对应y值。总结一下MATLAB非线性拟合散点图的过程：得到散点数据，确定函数模型，求解函数模型的待定系数，得到拟合函数的具体形式，绘制拟合图像。在MATLAB中，还可以使用inline函数来定义内联函数，用于表示函数表达式。通过inline函数，可以计算函数在特定的变量值上的值，以及计算函数在某一区间上的积分。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab 万能实用的非线性曲线拟合方法](https://blog.csdn.net/ljyljyok/article/details/81624496)[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: 100%"]
[ .reference_list ]

matlab非线性拟合函数

在MATLAB中，可以使用`fit`函数进行非线性拟合。`fit`函数通过指定模型和数据，自动调整模型参数以最好地拟合数据。以下是一个使用`fit`函数进行非线性拟合的示例：

% 创建输入数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [5, 9, 15, 23, 33];

% 定义非线性模型
model = @(a, b, x) a*x.^2 + b*x;

% 使用fit函数进行拟合
fittedModel = fit(x', y', model, 'StartPoint', [1, 1]);

% 绘制原始数据和拟合曲线
plot(x, y, 'ro');
hold on;
plot(fittedModel);
legend('原始数据', '拟合曲线');

在上述示例中，我们创建了输入数据`x`和`y`，然后定义了一个二次多项式的非线性模型。使用`fit`函数进行拟合时，我们指定了起始点`StartPoint`为`[1, 1]`，并将拟合结果存储在`fittedModel`中。最后，我们绘制了原始数据和拟合曲线。

请根据自己的需求修改模型和输入数据，并参考MATLAB文档中的更多示例和说明来使用`fit`函数进行非线性拟合。