补充下列matlab程序，用函数lsqcurvefit拟合y=c*(1-e^(-d*x))中的参数c,d。 ‌ ‍1）编写M-文件 curvefun2.m ‌ ‍ function f=curvefun2(a,xdata) ‌ ‍f=（ ）; %其中a(1)=c, a(2)=d ‌ ‍2）输入命令 ‌ ‍xdata=[3 4 5 7 9 15]; ‌ ‍ydata=[1 2 4 6 8 10]; ‌ ‍a0=[1 1]; ‌ ‍a=lsqcurvefit ('curvefun2',a0,xdata,ydata); ‌ ‍ f= curvefun2(a,tdata);括号处应该填什么？

可以填入：

f = a(1) * (1 - exp(-a(2)*xdata));

相关问题

画散点图并按照y=a*exp(-b*x)+c*exp(-d*x)+e进行拟合

要创建一个散点图并对数据进行y = a * exp(-d*x) + e的拟合，首先你需要有x和y的数据集。然后你可以使用Matlab的`scatter`函数绘制散点图，`fit`函数或`lsqcurvefit`函数进行非线性拟合。这里是一个基本的例子：

% 假设你已经有了名为'data'的数据结构，其中包含x和y的变量
x = data.x;
y = data.y;

% 绘制散点图
figure;
scatter(x, y);
xlabel('x-axis');
ylabel('y-axis');
title('Scatter Plot');

% 定义拟合函数
fitted_function = @(params, x) params(1)*exp(-params(2)*x) + params(3)*exp(-params(4)*x) + params(5);

% 使用lsqcurvefit进行拟合（这里的params是未知参数a、b、c、d和e）
params0 = [1; 1; 1; 1; 1]; % 初始猜测的参数值
[params, ~, exitflag] = lsqcurvefit(fitted_function, params0, x, y);

% 打印拟合结果
disp(['Fit parameters: ' num2str(params) ', Exit flag: ' num2str(exitflag)]);

% 在散点图上添加拟合曲线
hold on;
x_fit = linspace(min(x), max(x)); % 创建一个均匀的x轴范围用于拟合
y_fit = fitted_function(params, x_fit);
plot(x_fit, y_fit, 'r', 'LineWidth', 2); % 红色线条表示拟合曲线

% 添加拟合信息到图例
legend('Data Points', 'Fitted Curve', 'Location', 'best');

% 清除hold状态以便返回到原始模式
hold off;

Ie=A*Se*T^2*exp(-(exp(1)*w)/(k*T))如何用Matlab根据Ie求T

这个方程式是一个热释光探测器(IED)的响应模型，它描述了光激发下的光生载流子在晶格中扩散导致的热释光电流 \( I_e \) 与温度 \( T \) 的关系。方程中的各个变量含义如下：
- \( I_e \) 是热释光电流，
- \( A \) 是一个比例系数（实验常数）,
- \( S_e \) 是探测器的灵敏度，
- \( T \) 是温度（通常以开尔文(Kelvin)表示）,
- \( w \) 是光子能量，
- \( k \) 是玻尔兹曼常数，
- \( exp \) 是自然对数函数的指数运算。

在MATLAB中，你可以使用非线性拟合函数 `fminsearch` 或者 `lsqcurvefit` 来求解这个方程。首先，你需要准备一组 \( I_e \), \( S_e \), 和 \( w \) 数据作为输入，以及对应的温度数据作为初始估计。假设你知道 \( A \), \( S_e \), 和 \( w \) 的值，那么步骤大致如下：

% 定义函数
function Te = ied_function(T, A, Se, w, Ie)
    % 使用给定的参数和方程计算热释光电流
    Te = (Ie ./ (A .* Se .* T.^2 .* exp(-(exp(1) .* w) ./ (k .* T))));
end

% 确定初始猜测的温度范围
initial_T = [0; % 指定一个合理的初猜区间上限和下限]
w_values = ...; % 光子能量的数据
Se = ...; % 探测器灵敏度
A = ...; % 比例系数
Ie_data = ...; % 实验得到的Ie数据

% 使用 fminsearch 或 lsqcurvefit 函数求解最优温度
options = optimoptions('fminsearch', 'Display', 'iter'); % 显示迭代过程
Te_optimal = fminsearch(@(x) ied_function(x, A, Se, w_values, Ie_data), initial_T, options);