基于实例讲解lsqcurvefit参数用法 |
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本博文源于《数学建模》,旨在讲解非线性最小二乘拟合的MATLAB实现。谈到matlab中非线性最小二乘拟合,就不得不提到lsqcurvefit与lsqnonlin。博文就讲解一下lsqcurvefit如何使用 一、函数基本用法讲解 x = lsqcurvefit('fun', x0, xdata, ydata,option) fun是一个预先定义的函数F(x,xdata),自变量为x和datax0是非线性最小二乘法的迭代初值xdata 是已知数据点ydata 是已知数据点option是指定具体的非线性优化方法 二、例子讲解当提到这个函数使用时,我们可能会不知道如何在现实中操作。那么接下来就以一个例子来进行讲解
在matlab本地目录下右击创建curvefun1.m,比如这样 可以计算出 x = 0.0070 -0.0030 0.1032 f = 1 至 5 列 0.0045 0.0050 0.0054 0.0057 0.0059 6 至 10 列 0.0061 0.0063 0.0064 0.0065 0.0066x三个值分别代表拟合的a,b,k,也就是a=0.0070 b=-0.0030 k=0.1032.函数式为: c ( t ) = 0.007 + 0.003 ∗ e − 0.2 ∗ 0.1032 ∗ t c(t)=0.007+0.003*e^{-0.2*0.1032*t} c(t)=0.007+0.003∗e−0.2∗0.1032∗t 下面进行图形查看 2.3 观察拟合图形
非线性二乘拟合是拟合当中一个描述函数表达式的方法。在使用lsqcurvefit有两个注意点,一个是函数图形再函数文件表示,另一个是初始化迭代参数需要合理选择。参数没选对,拟合效果可能不尽人意。但是在本例中参数调整良好,迭代快速完成,效果如图可见。真是不错的一篇文章,有这方面需求可尽管收藏! |
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