导入excel数据进行二元非线性拟合的程序，使用并保存10个参数

以下是可以导入 Excel 数据进行二元非线性拟合，并使用并保存10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;

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

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

% 绘制拟合结果
figure;
scatter3(x, y, z, 'filled');
hold on;
[xq, yq] = meshgrid(min(x):0.1:max(x), min(y):0.1:max(y));
zq = f(xq, yq);
surf(xq, yq, zq);
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` 和 `z` 分别是 Excel 文件中的三列数据。拟合模型使用了两个二元非线性函数 `a*x.^2 + b*y.^2 + c*exp(-d*x.^2-e*y.^2)` 和 `f*exp(-g*(x-h).^2-i*(y-j).^2)`，其中 `a`、`b`、`c`、`d`、`e`、`f`、`g`、`h`、`i` 和 `j` 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 `surf` 函数绘制散点图和曲面图。