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Matlab中實現非線性函數擬合的步驟與方法

在Matlab中,實現一類非線性函數的最優擬合是一項常見的任務,可以幫助我們更好地理解數據之間的關系。下面將介紹如何通過編寫程序實現這一目標。新建腳本首先,在Matlab中點擊“新建腳本”以打開一個空

在Matlab中,實現一類非線性函數的最優擬合是一項常見的任務,可以幫助我們更好地理解數據之間的關系。下面將介紹如何通過編寫程序實現這一目標。

新建腳本

首先,在Matlab中點擊“新建腳本”以打開一個空白的代碼編輯頁面。接下來,可以編寫以下示例程序:

```matlab

t (0:0.1:2)';

y [5.8955 3.5639 2.5173 1.9790 1.8990 1.3938 1.1359 1.0096 1.0343 ...

0.8435 0.6856 0.6100 0.5392 0.3946 0.3903 0.5474 0.3459 0.1370 ...

0.2211 0.1704 0.2636]';

plot(t,y,'ro')

hold on

h plot(t,y,'b');

hold off

title('Input data')

ylim([0 6])

```

然后按下“Enter”鍵執行代碼,即可看到圖形顯示輸入數據的散點圖。

創建適合的函數

為了將指定的非線性函數擬合到數據中,我們需要創建一個名為`fitfun`的函數。該函數將根據給定的非線性參數(lambda)和數據(t和y)計算誤差,并更新線。

```matlab

type fitfun

```

調用FMINSEARCH進行擬合

接著,我們需要對lambda參數進行初始估計,然后調用`fminsearch`函數來最小化FITFUN返回的誤差,從而得到lambda的最終值。此外,我們還可以通過輸出函數實時繪制擬合過程中的曲線。

```matlab

start [1; 0];

outputFcn @(x,optimvalues,state) fitoutputfun(x,optimvalues,state,t,y,h);

options optimset('OutputFcn',outputFcn,'TolX',0.1);

estimated_lambda fminsearch(@(x) fitfun(x,t,y), start, options);

```

執行以上代碼后,您將會看到擬合結果的圖形展示,其中包含了最優擬合所得到的曲線。

通過以上步驟,我們可以利用Matlab強大的數學計算功能,實現一類非線性函數的最佳擬合,幫助我們更準確地分析和處理數據。

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