matlab非线性拟合的代码

非线性回归拟合可以使用MATLAB中的`fitnlm`函数。`fitnlm`函数可以拟合各种非线性回归模型，包括自定义模型。以下是一个示例代码，展示了如何使用`fitnlm`函数进行非线性回归拟合：

% 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [1.3, 2.5, 4.1, 6.2, 9.0];

% 定义非线性模型函数
model = @(beta, x) beta(1)*exp(beta(2)*x);

% 初始化参数估计值
beta0 = [1, 0];

% 拟合非线性回归模型
mdl = fitnlm(x, y, model, beta0);

% 查看拟合结果
disp(mdl);

% 绘制数据点和拟合曲线
scatter(x, y);
hold on;
x_vals = linspace(min(x), max(x), 100);
y_vals = predict(mdl, x_vals');
plot(x_vals, y_vals);
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('Data', 'Nonlinear Fit');

在这个示例中，我们首先准备了一组数据 `x` 和 `y`。然后，我们定义了一个非线性模型函数 `model`，该函数采用参数 `beta` 和输入变量 `x`，并返回预测值。我们初始化了参数估计值 `beta0`。接下来，使用 `fitnlm` 函数拟合非线性回归模型。最后，使用 `scatter` 和 `plot` 函数绘制了数据点和拟合曲线。

你可以根据你的数据和需求定义不同的非线性模型函数，并使用`fitnlm`函数进行拟合。希望这对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。