matlab非线性最小二乘法拟合求参数

非线性最小二乘法是一种利用最小二乘法进行参数估计的方法，适用于非线性模型的拟合问题。在MATLAB中，可以使用lsqcurvefit函数来实现非线性最小二乘法拟合求参数。

首先，需要定义一个包含待拟合非线性模型的函数。这个函数接受待求参数和自变量作为输入，返回模型预测值。例如，对于一个非线性模型 y = a * exp(b * x)，可以定义一个函数如下：

function y_pred = myfun(params, x)
    a = params(1);
    b = params(2);
    y_pred = a * exp(b * x);
end

然后，需要提供一组观测数据，包括自变量x和对应的因变量y。接下来，使用lsqcurvefit函数进行拟合求解：

% 假设已有的观测数据存储在x和y中
% 初始参数猜测值
params0 = [1, 0.1];
% 进行最小二乘法拟合求解
params_fit = lsqcurvefit(@myfun, params0, x, y);

lsqcurvefit函数会根据观测数据，初始参数猜测值，以及定义的函数，通过最小二乘法得到拟合的参数值params_fit。在拟合结果中，params_fit(1)对应a，params_fit(2)对应b。

最后，可以使用得到的参数值，计算模型的拟合值，并进行进一步的分析和应用。

通过MATLAB中的lsqcurvefit函数，可以方便地进行非线性最小二乘法拟合求参数的操作。