matlab的洛伦兹拟合函数

Matlab中可以使用 `fit` 函数来进行洛伦兹拟合，具体步骤如下：

1. 准备数据：将实验数据存储在两个数组 `x` 和 `y` 中。

2. 创建拟合模型：使用 `fittype` 函数创建拟合模型，例如：

   f = fittype('(a/(x-b))^c+d','independent','x','dependent','y');

其中，`a`、`b`、`c`、`d` 是拟合参数，`(a/(x-b))^c+d` 是洛伦兹函数的表达式。

3. 进行拟合：使用 `fit` 函数进行拟合，例如：

   [fitresult, gof] = fit(x, y, f, 'StartPoint', [1 1 1 1]);

其中，`StartPoint` 是拟合起始点，可以通过试错法来选择。

4. 分析拟合结果：可以使用 `coeffvalues` 函数来获取拟合参数的值，例如：

   [a, b, c, d] = coeffvalues(fitresult);

可以使用 `gof` 变量来获取拟合的统计信息，例如拟合误差和置信区间。

完整的代码如下：

% 准备数据
x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9];
y = [0.16 0.22 0.28 0.35 0.45 0.58 0.77 1.12 2.00];

% 创建拟合模型
f = fittype('(a/(x-b))^c+d','independent','x','dependent','y');

% 进行拟合
[fitresult, gof] = fit(x, y, f, 'StartPoint', [1 1 1 1]);

% 分析拟合结果
[a, b, c, d] = coeffvalues(fitresult);