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一. lsqcurvefit（）使用方法
1.lsqcurvefit使用形式如下几种
x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)
x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub)
x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options)
x = lsqcurvefit(problem)
[x,resnorm] = lsqcurvefit(___)
[x,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqcurvefit(___)
[x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqcurvefit(___)
2.输入参数解释：
fun：符号函数，例如匿名函数： @(A,B,X) A*X+B; x0：初始解向量，需要求解的参数，使用前需要初始化.在上面的匿名函数中，x0可以看作是由A和B组成的向量，x0 = [A,B] ,为了基于X和Y数据，拟合出最适合的A,B参数； xdata：已有的x值（可看作是输入数据）； ydata：已有的y值（可看作是样本的标签）； lb，ub：解向量的上下界限，lb matrix=[4,NaN;3,5]
matrix =
4 NaN
3 5
>> a = isnan(matrix)
a =
2×2 logical 数组
0 1
0 0
（2）判断矩阵或向量中是否有 find（）函数可以找到1的位置，也就对应了原始矩阵matrix中NaN的位置
>> [x,y] = find(a == 1)
x =
1
y =
2
>>
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