2.非线性曲线拟合:lsqcurvefit X=lsqcurvefit(fun,X0,xdata,ydata) [X,resnorm]=lsqcurvefit(fun,X0,xdata,ydata) 注:其中xdata ydata为给定数据横纵坐标,按照函数文件fun给定的函数以X0为初值做最小乘二拟合,返回函数fun中的系数向量X和残差的平方和resnorm。 2.1 例如 已知观测数据: 求三个参数a b c的值...
fc=@(c,xy)c(1)+c(2)*xy(:,1)+c(3)*xy(:,2)+c(4)*xy(:,1).*xy(:,1)+c(5)*xy(:,2).*xy(:,2)+c(6)*xy(:,1).*xy(:,2); [c,~]=lsqcurvefit(fc,[1,1,1,1,2,2],xy,data1'); datanew(num1)=c(1)+c(2)*lon(num1)+c(3)*lat(num1)+c(4)*lon(num1).*...
本期视频时长约106分钟，通过两个具体的应用案例，深入地解读了MATLAB非线性拟合函数lsqcurvefit的具体用法...
10、参数;fun 为拟合函数,其定义方式为:x = lsqcurvefit(myfun,x0,xdata,ydata),其中 myfun 已定义为 function F = myfun(x,xdata)F =计算x处拟合函数值fun的用法与前面相同;resnorm=sum (fun(x,xdata)-ydata).A2),即在 x 处残差的平方和;residual=fun(x,xdata)-ydata,即在 x 处的残差;exitflag...
paracubicy=lsqcurvefit(@calibration, para0, horiginal, hcubic(:,2)); paralinearx=lsqcurvefit(@calibration, para0, horiginal, hlinear(:,1)); paralineary=lsqcurvefit(@calibration, para0, horiginal, hlinear(:,2)); piclinear=calibrate(paralinearx,paralineary,imglinear1); ...
LS估计的原理是通过最小化观测数据与模型预测值之间的残差平方和,来找到最适合的模型参数。在Matlab中,可以使用“lsqcurvefit”或者“polyfit”等函数来实现LS估计的应用。其中,“lsqcurvefit”适用于非线性模型参数的估计,而“polyfit”适用于多项式拟合模型的参数估计。 2. Matlab中LS估计的具体实现 在Matlab中,可以通过...
x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options):options 为指定的优化参数 [x,resnorm] = lsqcurvefit(…):resnorm 是在 x 处残差的平方和 [x,resnorm,residual] = lsqcurvefit(…):residual 为在 x 处的残差 [x,resnorm,residual,exitflag] =lsqcurve(…):exitflag 为终止迭代的条件 ...
matlab 非线性的拟合有两个命令lsqcurvefit和lsqnonlin。这里用lsqcurvefit（lsqnonlin一样做），先介绍下lsqcurvefit（原理是最小二乘法）已知数据点：xdata=（xdata1，xdata2，…，xdatan）ydata=（ydata1，ydata2，…，ydatan）lsqcurvefit用以求含参量x（向量）的向量值函数 F(x,xdata)=（F（x，...
【实验原理】 1.a=polyfit(x,y,m):作多项式拟合。 2.y=polyval(a,x):可用以计算多项式在x处的值y。 3.x = lsqcurvefit (‘fun’,x0,xdata,ydata):用以求含参量x(向量)的向量值函数。 4.x= lsqnonlin (‘fun’,x0,options):用以求含参量x(向量)的向量值函数。 【实验环境】 MatlabR2010b ...
3、lsqcurvefit(): 调用格式: [a,rnorm,r,exitflag] = lfqcurvefit(fun,a0,X,Y,lb,ub,options): 其中fun为待拟合的模型表达式,可以为y = f(x)的M文件函数名,或者由inline()函数表示,a0为模型系数的初始估计值,lb和ub分别为拟合系数的预估下界和上界,参数options用于拟合过程设置,同函数nlinfit(),函数返...