导入excel数据进行三元非线性拟合的程序，使用并保存20个参数

以下是可以导入 Excel 数据进行三元非线性拟合，并使用并保存20个参数的 MATLAB 程序：

% 导入 Excel 数据
data = readtable('data.xlsx');
x = data.x;
y = data.y;
z = data.z;
w = data.w;

% 创建拟合模型
ft = fittype(@(a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,x,y,z) ...
    a*x.^2 + b*y.^2 + c*z.^2 + d*exp(-e*x.^2-f*y.^2-g*z.^2) + ...
    h*exp(-i*(x-j).^2-k*(y-l).^2-m*(z-n).^2) + ...
    o*x.^2.*y + p*x.^2.*z + q*y.^2.*x + r*y.^2.*z + s*z.^2.*x, ...
    'independent', {'x', 'y', 'z'}, 'dependent', 'w');
opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares', 'StartPoint', ones(1, 20) );
[f, gof] = fit( [x, y, z], w, ft, opts );

% 保存参数
params = coeffvalues(f);
save('params.mat', 'params');

% 绘制拟合结果
figure;
scatter3(x, y, z, w, 'filled');
hold on;
[xq, yq, zq] = meshgrid(min(x):0.1:max(x), min(y):0.1:max(y), min(z):0.1:max(z));
wq = f(xq, yq, zq);
isosurface(xq, yq, zq, wq, 0.5);
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
title('Nonlinear Fitting Result');

其中，`data.xlsx` 是存储数据的 Excel 文件，`x`、`y`、`z` 和 `w` 分别是 Excel 文件中的四列数据。拟合模型使用了三个二次项和两个指数项，其中 `a`、`b`、`c`、`d`、`e`、`f`、`g`、`h`、`i`、`j`、`k`、`l`、`m`、`n`、`o`、`p`、`q`、`r`、`s` 是拟合参数。程序使用 `fit` 函数进行拟合，可以通过 `fitoptions` 函数设置拟合选项。最后，使用 `coeffvalues` 函数获取拟合参数，并使用 `save` 函数将参数保存到 `params.mat` 文件中。同时，使用 `scatter3` 和 `isosurface` 函数绘制散点图和等值面。