matlab 双指数模型拟合

在MATLAB中，可以使用`curvefit`函数来拟合双指数（或三指数）类型的函数。对于给定的数据点，假设我们有四个参数`a`, `b`, `c`, 和 `d`，我们可以编写如下的代码来拟合函数`f(t)`：

% 假设你已经有了数据，t 是时间向量，y 是对应的函数值
t = ...; % 输入的时间数据
y = ...; % 对应的函数值

% 初始化参数猜测
p0 = [1; 1; 1.1; 1.1]; % 初始估计值

% 使用 curvefit 函数拟合
options = fitoptions('Display','iter'); % 显示迭代信息
% 注意这里的函数形式可能需要调整为 handle 形式，如果直接写成 exp(b*t) 会报错
fitted_model = fit(t, y, 'exp(b*t) + c*exp(d*t)', p0, options);

% 拟合结果存储在 fitted_model 结构中，你可以查看各个参数的值
[a_fit, b_fit, c_fit, d_fit] = fitted_modelcoeicients(fitted_model); 

% 使用拟合后的模型预测新的数据点
predicted_y = fitted_modelval(t);

% 绘制原始数据和拟合曲线
plot(t, y, 'o', t, predicted_y)
xlabel('t')
ylabel('f(t)')
title('Double Exponential Fit')

如果你遇到使用cftool无法拟合的情况，那可能是由于数据特性不适合cftool的交互式界面，或者cftool的初始设置不合适。尝试手动输入上述代码，或者考虑使用`lsqnonlin`或其他非线性优化算法。