MATLAB从入门到精通系列-非线性曲线拟合函数lsqcurve()详解

最新推荐文章于 2024-01-09 10:16:41 发布
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分类专栏： MATLAB-30天带你从入门到精通 文章标签： matlab 人工智能 数学建模
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本文详细介绍了MATLAB中用于非线性曲线拟合的lsqcurvefit()函数，包括函数用法、参数解释及示例说明。通过示例展示了如何使用该函数进行最小二乘法非线性拟合，并讨论了初值对结果的影响。

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Origin非线性曲线拟合自定义函数方程
weixin_44864012的博客
07-02 8370
使用Origin创建自定义拟合方程。
lsqcurvefit函数的基本用法
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本文讲解lsqcurvefit函数的基本用法： 一.lsqcurvefit函数的简单使用格式： x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)； [x,resnorm] = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)， lsqcurvefit函数主要应用于非线性优化问题 lsqcurvefit函数优化说明： 输入xdata（数组），在fun函数中运算得出结果，与ydata（数组）进行比对，调整x的取值，使最后的x取值满足最小二乘法意义下的残差平方和最小。 二.示例
matlab-lsqcurvefit函数
qq_32649321的博客
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lsqcurvefit函数（least-squares curve-fitting）：用于最小二乘法求解非线性曲线拟合问题。即已知输入向量xdata和输出向量ydata，并且知道输入与输出的函数关系为ydata=F(x, xdata)，但不知道系数向量x。 1.语法 x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata) 从 x0 开始，求取合适的系数 x，使非线性函数 fun(x,xdata) 对数据 ydata 的拟合最佳（基于最小二乘指标）。ydata 必须与 fun 返回的向量（或
Matlab中的lsqcurvefit，非线性拟合
finger__的博客
06-14 2万+
本文转载，关于Matlab中非线性拟合laqcurvefit的使用简要说明
matlab lsqcurvefit 非线性拟合
轻轻一划的博客
08-19 2万+
非线性曲线拟合是已知输入向量xdata和输出向量ydata，并且知道输入与输出的函数关系为ydata=F(x, xdata)，但不知道系数向量x。今进行曲线拟合，求x使得输出的如下最小二乘表达式成立： 例 1 拟合如下非线性函数 函数曲线如下所示。 fit_fun.m function diff = fit_fun(param, X) a = param(1); m = pa...
MATLAB中的lsqcurvefit函数
g28_gerwulf的博客
11-24 2万+
对于一个某些参数未知的曲线，在手上拥有其部分数据时，可用lsqcurvefit函数获得其参数。 如： x = 0 : 1 : 21; y = [3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 31.4 38.6 50.2 62.9 76 92 76.5 123.2 131.7 150.7 179.3 204 226.5 251.4 281.4]; 当中x为年份，y为人口数。 ...
非线性拟合函数lsqcurvefit过定点拟合函数
leetteel
07-29 1035
迭代计算 xdata=1:10; ydata=xdata+(1+(rand()-0.5)); %输入x,y值 c0=[1 1]; %设置初值； for i=1:100 c = lsqcurvefit ('fun', c0, xdata, ydata) ; c0 = c; %以计算出的c为初值进行迭代; end c y1=polyval(c,x
matlab lsqcurvefit初值,matlab-非线性拟合函数lsqcurvefit的使用和初值选取
weixin_35316606的博客
03-16 570
所解决问题：我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据。我们需要根据x, y的值找出最佳的A、B、C值。则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit，当然你也可以使用nlinfit、lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.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函数lsq...
matlab关于plotfit函数,lsqcurvefit函数,cftool工具箱的使用
04-19 2万+
plotfit函数使用plot是画图函数 polyval是求值函数 polyfit是曲线拟合函数 polyfit用于多项式曲线拟合 p=polyfit(x,y,m) 其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中. y0=polyval(p,x0) 可求得多项式在x0处的值y0 clc;clea
MATLAB有关lsqcurvefit函数对多个未知参数函数拟合的相关问题
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在MATLAB中关于函数拟合的函数主要分为两类。一类是线性拟合，另一类则是非线性拟合。非线性拟合相对来说，难度会比线性拟合更大一些。本篇文章主要是关于如何使用lsqcurvefit函数进行非线性拟合的，从而得到函数中的多个未知量。 1、首先，我们通过MATLAB命令行窗口输入help lsqcurvefit，对lsqcurvefit函数的使用作一个大致的了解。 Nonlinear least-squares solver——基于最小二乘法的非线性拟合 以下是使用lsqcurvefit的格式 x = lsq
lsqcurvefitting.rar_curve fitting_lsqcurvefit函数_matlab lsqcurvef
07-14
matlab二维拟合函数表达式 应用于lsqcurvefit(@myfun,a0,data,zdata) (非线性最小二乘法拟合)
lsqcurvefit函数实例
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非线性优化工具箱中常用的lsqcurvefit函数仿真，MATAB代码实现。
非线性拟合lsqcurvefit、nlinfit
bytxl的专栏
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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
MATLAB 非线性最小二乘拟合 lsqnonline 和 lsqcurvefit
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yyytucj的博客
01-09 3036
如果初值设计的不理想，离最优解比较远，而MATLAB对于迭代次数和迭代精度都有个默认的设定，这种情况下很可能没有搜到最优解便给出了结果，也就是这个结果只是局部最优，而不是全局最优。可以发现，这两个函数的做大区别是定义函数的不同：lsqnonline 定义的是误差函数，lsqcurvefit 定义的辨识原函数。一个检查初值选取是否合适的思路：得到辨识结果后，画出函数图形，看看已知的数据点是否都在曲线附近，如果相差太大，就得考虑重新给初值再计算一次，直到获得理想的结果。
Python非线性拟合自定义函数参数（对标MATLAB-nlinfit函数）
程序必须为人类阅读而编写，并且仅仅碰巧可以让机器执行
03-31 4150
文章目录一、前言二、curve_fit 函数三、nlinfit 函数 一、前言 本文使用到了 Python 中的 scipy 包和 pycse 包，可使用如下命令下载： pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple scipy pycse 我的 Python 版本为 3.9.7，系统为 Ubuntu21.10。 二、curve_fit 函数 使用方法： from scipy.optimize import curve_fit popt, p
matlab fsolsqcurve,lsqcurve进行多元回归的问题，总是出错，是我的代码错了么
weixin_42509196的博客
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Function y=k*1/x1^a*x2^b*x3^c*x4;Data;x1=[29.31 25.84 25.86 25.66 25.49 25.4 25.35 25.3 22.34 20.97 18.79 18.67 18.56 18.51 18.48 18.44 14.81 14.04 13.33 12.05 11.47 25.72 23.03 22.77 22.53 22.41 22.3...
Isqcurvefit函数的进阶用法：配合ode45函数（求解微分方程）使用
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本文将分为三篇介绍，前两篇分别介绍Isqucurvefit的基本用法和ode45函数的常见和扩展用法。 现在你看到的是第三篇，这篇将把Isqucurve函数与ode45函数结合起来，同时完成求解常微分方程和曲线优化拟合两件事。 ...
Matlab中的lsqcurvefit函数的使用
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10-10 1万+
Matlab中的lsqcurvefit函数的使用lsqcurvefit函数调用示例 lsqcurvefit函数 非线性曲线拟合是已知输入向量xdata和输出向量ydata，并且知道输入与输出的函zhi数关系为ydata=F(param, xdata)，但不知道系数向量param，此时可以使用lsqcurvefit函数求得beta使得输出的如下最小二乘表达式成立： min Σ(F(x,xdatai)-ydatai)^2。 lsqcurvefit函数的调用格式： 最简单的格式： param=lsqcurvef
基于实例讲解lsqcurvefit参数用法
执念斩长河
08-06 1万+
非线性二乘拟合是拟合当中一个描述函数表达式的方法。在使用lsqcurvefit有两个注意点，一个是函数图形再函数文件表示，另一个是初始化迭代参数需要合理选择。参数没选对，拟合效果可能不尽人意。但是在本例中参数调整良好，迭代快速完成，效果如图可见。真是不错的一篇文章，有这方面需求可尽管收藏！
matlab lsqcurve 分段函数拟合
08-31
您好！对于使用MATLAB进行分段函数拟合，您可以使用lsqcurvefit函数来实现。lsqcurvefit函数是MATLAB中用于非线性最小二乘曲线拟合的函数。下面是一个示例代码，演示如何使用lsqcurvefit函数进行分段函数拟合： ```matlab % 定义分段函数模型 fun = @(coeff,x) coeff(1)*x.*(x<=coeff(2)) + coeff(3)*x.*(x>coeff(2)); % 初始化拟合参数 coeff0 = [1, 0.5, 2]; % 生成一些带噪声的数据作为拟合目标 x = linspace(0, 1, 100); y = 2*x.*(x<=0.5) + 2*x.*(x>0.5) + 0.1*randn(size(x)); % 使用lsqcurvefit进行拟合 coeff_fit = lsqcurvefit(fun, coeff0, x, y); % 绘制拟合结果 figure; plot(x, y, 'ro', 'DisplayName', 'Data'); hold on; plot(x, fun(coeff_fit, x), 'b-', 'DisplayName', 'Fit'); legend('Location', 'northwest'); ``` 在上述示例中，我们首先定义了分段函数模型`fun`，该模型接受一个参数向量`coeff`和自变量`x`，并返回相应的函数值。然后，我们初始化了参数向量`coeff0`，这是对于每个分段的初始估计值。接下来，我们生成了一些带噪声的数据作为拟合目标。最后，我们使用`lsqcurvefit`函数进行拟合，其中第一个参数是模型函数`fun`，第二个参数是初始参数向量`coeff0`，第三和第四个参数是自变量`x`和因变量`y`。拟合结果存储在`coeff_fit`中。 希望这可以帮助到您！如有任何问题，请随时提问。
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