matlab用非线性拟合做最小二乘代码

可以使用MATLAB自带的curve fitting工具箱中的lsqcurvefit函数进行非线性拟合，其代码示例如下：

% 定义待拟合的非线性方程，例如 y = a*exp(-b*x) + c
equation = @(coefficients, xdata) coefficients(1)*exp(-coefficients(2)*xdata) + coefficients(3);

% 定义初始参数值进行拟合
initial_guess = [1, 1, 1];

% 载入数据，假设xdata和ydata是已知的
[xdata, ydata] = load_data();

% 进行非线性最小二乘拟合
fitted_coefficients = lsqcurvefit(equation, initial_guess, xdata, ydata);

% 输出拟合结果
disp(['a = ', num2str(fitted_coefficients(1))]);
disp(['b = ', num2str(fitted_coefficients(2))]);
disp(['c = ', num2str(fitted_coefficients(3))]);

希望能帮到您。

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matlab 最小二乘线性拟合

Matlab最小二乘线性拟合是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的方法。在Matlab中，可以使用polyfit函数进行最小二乘线性拟合。该函数可以拟合任意数量的数据，并且可以查看截距、斜率，有网格，显示线性度的最大非线性，有图例说明哪个数据是什么。在使用polyfit函数时，需要提供x和y两个向量，分别表示数据的自变量和因变量。函数还需要一个参数n，表示拟合的多项式阶数。函数返回的是拟合曲线的系数的降幂排列。可以使用polyval函数来计算拟合曲线的值。

最小二乘拟合非线性MATLAB代码

以下是最小二乘拟合非线性的MATLAB代码：

% 定义非线性函数
fun = @(x,xdata)x(1)*exp(-x(2)*xdata);

% 定义样本数据
xdata = [0.1 0.2 0.4 0.6 0.9 1.3 1.5 1.7 1.8 2.0];
ydata = [0.75 1.25 1.45 1.35 0.85 0.35 0.25 0.15 0.10 0.05];

% 定义初始参数估计值
x0 = [1 1];

% 使用最小二乘法进行拟合
x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata);

% 绘制拟合曲线
x_plot = linspace(0,2);
y_plot = x(1)*exp(-x(2)*x_plot);
plot(xdata,ydata,'o',x_plot,y_plot);
legend('样本数据','拟合曲线');

解释一下以上代码：

首先，我们定义了一个非线性函数 `fun`，在本例中为 `y = a*exp(-b*x)`。

然后，我们定义了样本数据 `xdata` 和 `ydata`。

接着，我们定义了初始参数估计值 `x0`，在本例中为 `[1 1]`。

最后，我们使用 `lsqcurvefit` 函数，该函数使用最小二乘法进行拟合，得到拟合参数 `x`。然后，我们绘制拟合曲线。

注意：以上代码仅适用于一个非线性函数的情况。如果你要拟合多个非线性函数，请使用 `lsqnonlin` 函数。