matlab非线性拟合

Matlab提供了多种非线性拟合的函数和工具箱，以下是其中几个常用的函数：

1. `lsqcurvefit`函数：用于最小二乘曲线拟合，可以拟合非线性函数，包括指数、对数、幂函数等；

2. `fit`函数：用于数据拟合，可以拟合多项式、指数、对数、幂函数等，也可以自定义拟合函数；

3. `nlinfit`函数：用于非线性最小二乘拟合，可以拟合自定义的非线性模型，需要给出初始参数值。

下面以 `lsqcurvefit` 函数为例进行说明：

假设我们有一组数据 $(x,y)$，需要用一个非线性函数 $f(x,p)$ 拟合这组数据，其中 $p$ 是函数中的参数。我们首先需要定义一个函数句柄 `fun`，该函数句柄返回拟合函数的误差向量，即预测值和实际值之间的差：

function err = fun(p,x,y)
    % p: 参数向量
    % x: 自变量
    % y: 因变量
    ypred = f(x,p); % 预测值
    err = ypred - y; % 误差向量
end

然后使用 `lsqcurvefit` 函数进行拟合：

xdata = [1,2,3,4,5];
ydata = [1.2,2.3,3.1,4.8,5.9];
p0 = [1,1]; % 初始参数值
[p,resnorm] = lsqcurvefit(@fun,p0,xdata,ydata);

其中，`@fun` 表示将 `fun` 函数句柄作为参数传递给 `lsqcurvefit` 函数，`p0` 是初始参数向量，`resnorm` 是拟合误差的平方和。拟合完成后，参数向量 `p` 即为拟合结果。

需要注意的是，拟合结果可能会受到初始参数值的影响，因此需要多次尝试不同的初始参数值来得到更好的拟合结果。