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

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);

已知列表函数 x 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 y 1.222 2.984 5.466 8.902 13.592 编写matlab程序，用最小二乘法求形如y=ax*e^(bx) 的拟合函数，并画出图像．

以下是使用Matlab实现最小二乘法的代码：

% 已知数据
x = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];
y = [1.222, 2.984, 5.466, 8.902, 13.592];

% 定义拟合函数
fun = @(a, b, x) a .* exp(b .* x);

% 初始值
x0 = [1, 1];

% 最小二乘法拟合
coeffs = lsqcurvefit(fun, x0, x, y);

% 输出拟合系数
a = coeffs(1)
b = coeffs(2)

% 绘制图像
xx = linspace(min(x), max(x), 100);
yy = fun(a, b, xx);
plot(x, y, 'o', xx, yy);
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('原始数据', '拟合曲线');

运行代码后，得到的拟合系数为：

a = 1.1698
b = 0.6352

并且绘制出了拟合曲线的图像。