lsqcurvefit和nlinfit函数

1、精品文档问题 ：有些时候我们需要拟合一些非线性的表达式。比如：我们知道一个表达式的式子是y=A* sin (x).*exp (x)-B./ log (x),现在我们手里面有x与y对应的一大把数据。 我们如何根据x,y 的值找出最佳的 A、 B 值。 则我们现在借助 Matlab 的函数 lsqcurvefit 、nlinfit, 当然你也可以使用 lsqnonlin. 其具体用法请自己用 Matlab 的帮助命令进行查看。这里仅简单介绍一下常用的方式。格式 :lsqcurvefit (f,a,x,y) 、 nlinfit (x,y,f,a)f:符号函数句柄，如果是以m文件的形式调用的时候，别忘

2、记加.这里需要注意，f函数的返回值是和y匹对的，即拟合参数的标准是(f-y)A2取最小值，具体看下面的例子a:最开始预估的值(预拟合的未知参数的估计值)。如上面的问题如果我们预估A为1,B为2,则a=1 2x:我们已经获知的x的值y: 我们已经获知的 x 对应的 y 的值例子 1:问题 :对于函数 y=a*sin(x)*exp(x)-b/log(x) 我们现在已经有多组 (x,y) 的数据,我们要求最佳的a,b 值%针对上面的问题,我们可以来演示下如何使用这个函数以及看下其效果> > x=2:10;> > y=8* sin (x).* exp (x)-12./ log

3、(x);%上面假如是我们事先获得的值> > a=1 2;> > f=(a,x)a(1)* sin (x).* exp (x)-a(2)./ log (x);%第一种方法使用lsqcurvefit> > lsqcurvefit (f,a,x,y) ans =7.999999999999987 11.999999999988997%和我们预期的值8 和 12 结合得非常好>>%第二种方法使用nlinfit> > nlinfit (x,y,f,a)ans =8.000000000000000 11.999999999999998>&g

4、t;%*%另一种方法,假如我们写了一个如下的 m 文件function f= test (a,x)f=a(1)* sin (x).* exp (x)-a(2)./ log (x);end%则在上面lsqcurvefit 函数调用如下,不要忘记那个lsqcurvefit (test,a,x,y)例子2:(多元的情况,注意看格式)问题 :我们已知 z=a*(exp(y)+1)-sin(x)*b 且有多组 (x,y,z) 的值,现在求最佳系数a,b> > x=2:10;> > y=10* sin (x)./ log (x);> > z=4.5*( exp (y)+1)- sin (x)*13.8;> > f=(a,x)a(1)*( exp (x(2,:)+1)- sin (x(1,:)*a(2);%第一种方法使用lsqcurvefit> > lsqcurvefit (f,1 2,x;y,z) %注意这里面的 x;y, 这里的 1 2 表示我们设置 f 函数里的初始值a(1)=1,a(2)=2 ans =4.499999999999999 13.800000000000024%第二种方法使用 nlinfit> >