在m文件中，我们定义了xdata和ydata两个变量，分别代表自变量和因变量的数据集。然后，我们使用lsqcurvefit函数进行非线性拟合。初始参数a0设置为[1, 1, 1]，表示拟合参数A、B、C的初始猜测值。函数subfun用于定义拟合函数的具体形式，这里我们简化为y = a(3) * ( exp(-a(1)*x) - exp(-a(2...
非线性拟合是一种比线性拟合更具实用性的数据拟合技术。非线性拟合中,数学模型可以更加准确地拟合被测量或推断出来的数据。它同时可以使用多种不同的曲线,而不局限于直线。这种技术的优势在于可以解决一些未知函数的问题,同时也可以分析复杂的模式和变化。 非线性拟合通常可以分为静态和动态两种。静态拟合是指拟合有限数...
初步观察发现g(a)基本不变，暂且设为g(a)=0.8。然后可以再补充c(0)=0(这步比较合理)，再用一个分式函数来拟合c(a)即可。如果有更多的信息，才可以得到比较好的经验公式。
y = a + b * (x - c) ^ d 步骤: (1) y’ = b * d * (x - c) ^ (d - 1) (2)因为已知x、y数据,则根据差分法( y’=(y2-y1)/(x2-x1) )求得一组x、y’ 的近似值,这里记 f = y’ (3)将x、y’ 代入(1)式的方程得到如下三个方程进而求解出b、c、d f[1] = b * d ...
非线性拟合方法是一种用于寻找数据中的模式或趋势的技术。与线性拟合方法不同,非线性拟合方法可以适用于更复杂的数据集,并且可以更好地描述数据中的非线性关系。在本文中,我们将讨论几种常见的非线性拟合方法,并介绍它们的优点和限制。 1.最小二乘法拟合 最小二乘法拟合是一种常见的非线性拟合方法。这种方法通过...
p_start = [p1 p2 p3 c]; %===3.fit===% [params,~] = lsqcurvefit(@single_lorentzfit,p_start,x,y); yFit = single_lorentzfit(params,x); %===4.print===% Fcenter=params(2); FWHM=2.*sqrt(params(3)); Q=params(2)./FWHM; end fprintf...
非线性拟合是一种用于拟合非线性数据模型的方法,它背后的原理是根据给定的数据集,通过调整模型参数来使计算值与观测值的误差最小化。与线性拟合不同,非线性拟合可以处理更复杂的数据模型,因为它允许模型的参数不是线性关系。 非线性拟合的原理可以简单概括为以下几个步骤: 1.选择适当的非线性模型:首先,需要根据数据...
在统计学中,非线性方程拟合是一种常见的数据分析方法。与线性方程不同,非线性方程可以更准确地描述复杂的数据关系。本文将介绍非线性方程拟合的基本概念和常用方法,并探讨其在实际问题中的应用。 一、非线性方程拟合的基本概念 非线性方程拟合是指通过寻找最佳拟合参数,将一组数据点拟合到一个非线性方程模型上。非线...
c=lsqcurvefit('zhidao',c0,x,y);c0=c;end 得到最优解为：c0 = 31.0884 0.0546 1.1507 从而得出拟合曲线：y=31.0884+0.0546*x^1.1507 一会儿我会另一种方法，即用工具箱把这个非线性拟合问题三两下解决发给你。但是你要注意，拟合是拟合，插值是插值，二者的算法完全不同，你说用...
我们先拟合 A(X)，B(Y)列的数据。在拟合之前，我们需要在数据表中选中C(Y)列的数据，然后点击鼠标右键，在弹出的对话框里选择 Mask— Apply，这样就把C(Y)列的数据屏蔽了。3 屏蔽后的数据会变成红色，同时，在图中这些被屏蔽的数据点也变成了红色。4 此时，我们就可以只对未屏蔽的A(X)，B(...