matlab實現(xiàn)非線性擬合(編輯修改稿)
2025-06-15 18:39 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 39。)。 此處，將 b看成參變量， b(1),b(2),b(3)為其分量 . 若計算函數(shù)在 x=0::1上的函數(shù)值，由于此時 x為矩陣，只需將函數(shù)表達(dá)式中的某些量表示成向量有些 *改成 .*即可 . 在實際問題中，有時散點圖作出后未必是多項式的圖形，可能像其他的曲線，這時可以猜測曲線類型，然后利用如下命令： [beta,r,J] = nlinfit(x,y,fun,beta0) 其中， x,y為原始數(shù)據(jù)， fun是在 M文件中定義的函數(shù)，beta0是函數(shù)中參數(shù)的初始值； beta為參數(shù)的最優(yōu)值， r是各點處的擬合殘差， J為雅克比矩陣的數(shù)值 . 例 2. 已知如下數(shù)據(jù)，求擬合曲線 k=[ 0,47,93,140,186,279,372,465,558,651]。 y=[,,,]。 plot(k,y,39。*39。) 根據(jù)右圖，我們猜測曲線為： )eb(1by kb21 3?現(xiàn)在利用最小二乘法確定最佳參數(shù)： b1,b2,b3 b0=[43,]。 %初始參數(shù)值 fun=inline(39。b(1)*(1b(2)*exp(b(3)*k))39。,39。b39。,39。k39。)。 [b,r,j]=nlinfit(k,y,fun,b0)。 b %最佳參數(shù) R=sum(r.^2)
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