在MATLAB中,进行非线性最小二乘法拟合主要使用的函数有lsqnonlin和lsqcurvefit。这两个函数虽然本质上使用的算法相同(默认都是trust-region-reflective算法,且都可以修改为levenberg-marquardt算法),但在使用形式上有所不同。下面是对这两个函数的详细解释和示例代码: 1. lsqnonlin函数 lsqnonlin用于解决非线性最小二乘问...
hleg= legend(['原始函数(y='num2str(b,3)'+'num2str(a,3)'ln(x)'')数据'],['拟合结果:y='num2str(q(1),3)'+'num2str(q(2),3)'ln(x)'],'Location','NorthEast');%本身不能设置字体的大小,需要通过set进行设置 set(hleg,'FontSize', 15,'FontAngle','italic','FontWeight','bold',.....
2、http://blog.sina.com.cn/s/blog_5404ea4f0101afth.html 2、matlab调用函数实现最小二乘法 利用matlab的最小二乘拟合函数对非线性函数进行拟合,具体地拟合的函数: [q r] = lsqcurvefit(fun, q_0, xdata, ydata); 输入参数: fun:需要拟合的函数,假定有n个需要拟合的参数,那么 q = ...
print(1, '-djpeg', filename);%其他格式 -djpeg,-dpng,-dbmp,-dtiff,-dgif 附件:最小二乘matlab.zip 拟合结果 如下图所示 3、Excel的实现 使用lenest函数进行最小二乘拟合,对以上生成的数据进行拟合,拟合结果和matlab是一致的。 已知拟合函数y=ax+b,那么 斜率计算公式为: a = lenest(ydata,xdata...
可以尝试使用其他优化算法，例如牛顿法、共轭梯度法等。这些算法可以更快、更准确地拟合非线性函数。
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是已知的数据。
课程已收录至《Matlab复杂函数拟合专题课20讲》,课程旨在实现复杂函数未知参数的拟合,复杂函数包括积分函数、常微分/偏微分函数、隐函数、方程组、级数函数的拟合,拟合工具是最小二乘拟合工具函数:lsqcurvefit和nlinfit,可实现自定义复杂函数,也介绍了通过优化算法如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等实现复杂函数拟合的...
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利用matlab的最小二乘拟合函数对非线性函数进行拟合,具体地拟合的函数: [q r] = lsqcurvefit(fun, q_0, xdata, ydata); 输入参数: fun:需要拟合的函数,假定有n个需要拟合的参数,那么 q = [q1,q2,...,qn] q_0:表示用户给定的一个起始点