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点击“新建脚本”。得图1所示。
首先，编写一段程序如下：t = (0:.1:2)';y = [5.8955 3.5639 2.5173 1.9790 1.8990 1.3938 1.1359 1.0096 1.0343 ... 0.8435 0.6856 0.6100 0.5392 0.3946 0.3903 0.5474 0.3459 0.1370 ... 0.2211 0.1704 0.2636]';plot(t,y,'ro')hold onh = plot(t,y,'b');hold offtitle('Input data');ylim([0 6])
目标是用两个线性参数和两个非线性参数将以下函数拟合到数据中： y = C(1)*exp(-lambda(1)*t) + C(2)*exp(-lambda(2)*t)为了适应这个函数，我们创建了一个函数FITFUN。给定非线性参数（lambda）和数据（t和y），FITFUN计算适合该方程的误差，并更新（h）线。 type fitfun
猜测lambda的初始估计（开始），然后调用FMINSEARCH。通过调整lambda，它使从FITFUN返回的错误最小化。它返回lambda的最终值。使用输出函数绘制中间拟合。start = [1;0];% We use an anonymous function to pass additional parameters t, y, h to the% output function.outputFcn = @(x,optimvalues,state) fitoutputfun(x,optimvalues,state,t,y,h);options = optimset('OutputFcn',outputFcn,'TolX',0.1);estimated_lambda = fminsearch(@(x)fitfun(x,t,y),start,options)
按“Enter”键。得图3所示。