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。