matlab用非线性拟合做最小二乘代码
时间: 2024-02-28 20:24:55 浏览: 21
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:
```matlab
% 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。
相关问题
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:
```matlab
% 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。
非线性最小二乘拟合matlab
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。
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