非线性最小二乘法拟合公式可以表示为: y = f(x; a1, a2, … an) 其中,f(x; a1, a2, … an)表示一个参数数量为n的非线性函数,其中参数值a1, a2, … an尚未确定,它的结果应该是观测到的函数值。要找出最优的参数组合,应该要使拟合度最优,即找出参数a1, a2, … an的值,使得误差表达式 S = ∑...
Theis 公式是非线性的,所以需要将其转化为初始参数附近的线性形式,如用泰勒级数展开并忽略高阶项,我们要从初始参数开始寻找参数变化的最优步长。据此可使用最小二乘法拟合。 取初始参数 , ,降深 的泰勒级数展开为 式中, 。因为 ,得 记 忽略高阶无穷小,(2) 式可写为 式(4) 为 Theis 公式取参数( )时参...
10 t=np.append(t1,t2)#为演示最小二乘拟合的功能,故意结合两种采样率下的时间点 11 t.sort()#对t进行排序 12 plt.plot(t) 13 s=vcc*(1-np.exp(-t/tao))#理论的波形曲线 14 plt.plot(t,s)#注意这里的plot函数使用了x轴和y轴两个轴,因为s中的数据不是均匀的 15 N_amp=np.exp(-n)*vcc ...
你好 可以用 lsqnonlin 进行拟合 用法 x=lsqnonlin(@fun,x0,lb,ub,options,P1,…)其中 fun是名为fun.m的m文件，里面有你想要进行拟合的函数 形如 function r=fun(x,t,y)x0是初值点，随便取 例如 x0 = [0.2,0.05,0.05];lb，ub是x的上下限 options 可选，可以不填 P1，P2是已知的...