错误使用 lsqcurvefit LSQCURVEFIT 要求以下输入为双精度数据类型: 'LB'。

`lsqcurvefit` 是 MATLAB 中的一个函数，用于非线性最小二乘拟合。当你尝试使用它时，它提示 `'LB' 需要是双精度数据类型`，这通常意味着你在传递给 `lsqcurvefit` 的起始点估计（Lower Bound，即下界估计值）数组中包含了非数值或非双精度的数据。

这个错误可能发生的情况包括：
1. 你可能直接传递了整数、字符或者其他不是数值型的数据作为起始点。
2. 使用的是浮点数而非双精度浮点数（double），MATLAB 默认的单精度浮点数（float）可能会导致函数报错。
3. 如果 LB 是从外部文件读取的，检查数据是否在读入过程中被错误地转换成了其他数据类型。

正确的做法是确保 `LB` 参数是一个包含双精度数值的向量或矩阵，并且所有元素都是可以精确表示小数的数值，例如 `double` 类型。如果你不确定某个元素是否适合，可以将其转换为 `double`：

LB = double(your_initial_guess); % 将可能存在问题的初始猜测转换为双精度
[fittedParams, ~] = lsqcurvefit(modelFunction, xData, yData, LB);

相关问题

错误使用 lsqcurvefit (第 200 行) LSQCURVEFIT requires four input arguments.

`lsqcurvefit`函数确实需要四个输入参数，当你在使用过程中遇到错误提到“第200行”，可能是你在调用这个函数时少了一个或几个参数。这四个参数的具体含义如下：

1. **模型函数**（Objective function handle）：这是你要最小化的数学方程，通常是一个匿名函数，描述了因变量与自变量的关系。
2. **参数向量**（Initial guess for the parameters）：这是你对模型参数的初始估计值，函数调用会尝试从这个起始点开始寻找最优解。
3. **自变量矩阵**（Independent variable data array）：这是一系列数值，表示函数中参数变化所对应的自变量的取值。
4. **响应向量**（Dependent variable data array）：这是用于拟合的因变量数据，即我们想要拟合的函数的结果。

如果你在第200行遇到了错误，检查一下你的代码是否按照正确的顺序和类型提供了这四个参数。例如，确保你已经指定了所有必要的参数，如上面圆心拟合的例子所示：

model_func = @(params)[params(1)*cos(angle) + params(2)*sin(angle) - [X_data; Y_data]];
initial_guess = [c_guess(1); c_guess(2)]; % 圆心参数的初始猜测
lsqcurvefit(model_func, initial_guess, angle, [X_data; Y_data]);

检查第200行是否有遗漏的参数或者参数类型不匹配的情况。如果仍然无法解决，可能需要提供具体的代码段以便更准确地定位问题。

错误使用 lsqcurvefit Function value and YDATA sizes are not equal.

出现这种错误通常是因为 `lsqcurvefit` 函数的输入参数 `fun` 函数返回值的大小与 `YDATA` 的大小不一致。请确保 `fun` 函数的返回值大小与 `YDATA` 的大小匹配。如果 `YDATA` 是一个列向量，那么 `fun` 函数的返回值也应该是一个列向量，长度与 `YDATA` 相同。请注意，在使用 `lsqcurvefit` 函数时，输入参数 `fun` 的返回值应该是一个列向量，而不是一个矩阵。如果你无法解决问题，请提供更多的上下文和代码细节，以便我更好地帮助你。