matlab拟合待定参数,Matlab如何多参数的非线性拟合（待定参数之一为积分上限）...

要进行多参数的非线性拟合，可以使用 Matlab 中的 `lsqcurvefit` 函数。该函数可以对一个多元函数进行拟合，其中包括待定参数和已知参数。对于积分上限为待定参数的情况，可以使用匿名函数来定义被拟合的函数，将积分上限作为一个额外的输入参数传入。

以下是一个示例代码，演示了如何进行多参数的非线性拟合，并将积分上限作为待定参数：

% 定义被拟合的函数，其中 x 是已知参数，p 是待定参数，u 是积分上限
f = @(p,x,u) x(1)*exp(-p*u) + x(2)*sin(p*u) + x(3)*cos(p*u);

% 生成一些测试数据
xdata = linspace(0,10,100);
ydata = f(0.5*[1 1 1], [2 3 1], xdata) + 0.1*randn(size(xdata));

% 使用 lsqcurvefit 进行拟合
x0 = [0.4 0.5 0.6]; % 初始猜测的待定参数
lb = [0 0 0]; % 参数的下限
ub = [1 1 1]; % 参数的上限
u = 10; % 积分上限
[p,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqcurvefit(@(p,xdata) f(p,[2 3 1],u), x0, xdata, ydata, lb, ub);

% 输出拟合结果
disp(['p = ' num2str(p)]);
disp(['resnorm = ' num2str(resnorm)]);

在上面的示例代码中，我们定义了一个函数 `f`，其中 `p` 是待定参数，`x` 是已知参数，`u` 是积分上限。我们使用 `lsqcurvefit` 函数对该函数进行拟合，其中初始猜测的待定参数为 `x0`，参数的下限和上限分别为 `lb` 和 `ub`。在对函数进行拟合时，我们将积分上限作为额外的输入参数传入，并使用匿名函数将其绑定到函数 `f` 上。

最终，我们得到了拟合结果 `p`，并输出了拟合误差 `resnorm`。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的函数和参数范围，以获得更好的拟合效果。