matlab用非线性拟合使残差平方和最小
时间: 2023-10-31 11:11:30 浏览: 49
在Matlab中,可以使用"lsqcurvefit"函数进行非线性拟合,以使残差平方和最小化。以下是一个示例代码:
```matlab
% 定义要拟合的非线性函数
fun = @(x,xdata) x(1)*exp(-x(2)*xdata);
% 生成带有噪声的数据
xdata = linspace(0,4*pi,50);
ydata = 2.5*exp(-0.3*xdata) + 0.2*randn(size(xdata));
% 定义初始参数值
x0 = [1,1];
% 使用lsqcurvefit函数进行非线性拟合
x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata);
% 输出拟合参数
disp(['拟合参数为:',num2str(x)]);
% 绘制拟合曲线和原始数据
figure;
plot(xdata,ydata,'o',xdata,fun(x,xdata),'-');
legend('原始数据','拟合曲线');
```
在上述代码中,我们首先定义了要拟合的非线性函数,并生成了带有噪声的数据。然后,我们定义了初始参数值,并使用"lsqcurvefit"函数进行非线性拟合。最后,我们输出拟合参数,并绘制了拟合曲线和原始数据。
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[MATLAB 在科学计算中的应用] 使用MATLAB 进行非线性拟合](https://blog.csdn.net/lusongno1/article/details/111503748)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
matlab非线性拟合多维数组
在Matlab中进行非线性拟合的时候,可以使用lsqnonlin()函数来拟合多维数组。这个函数可以通过最小化残差的平方和来确定最佳参数值。
首先,将多维数组作为输入参数传递给lsqnonlin()函数。然后,定义一个自定义函数,该函数根据输入参数计算模型预测值与实际值之间的残差。lsqnonlin()函数将使用非线性最小二乘法来优化参数,以最小化残差。
在自定义函数中,可以使用多维数组的元素进行计算,并返回残差数组。在函数中,可以使用Matlab提供的各种数学函数和运算符,以及其他相关函数来实现非线性拟合。根据具体情况,可以选择使用不同的拟合方法和算法。
总之,使用lsqnonlin()函数和自定义函数,可以在Matlab中进行非线性拟合,并得到多维数组的最佳参数值。