我們平時(shí)最常用的非線(xiàn)性擬合函數(shù)還是多項(xiàng)式擬合，有一天學(xué)弟突然問(wèn)了我nlinfit 這個(gè)函數(shù)，然后直接查詢(xún)matlab官方文檔，原來(lái)非線(xiàn)性函數(shù)還可以用這個(gè)函數(shù)，下面來(lái)看看matlab官方文檔的說(shuō)明：

英文？沒(méi)關(guān)系，下面看一下中文用法：

beta = nlinfit(X, Y, modelfun, beta0)

beta：估計(jì)出的非線(xiàn)性函數(shù)的系數(shù)

modelfun：指定的要擬合的非線(xiàn)性函數(shù)

beta0：回歸系數(shù)的初始值

[beta, R, J, CovB, MSE, ErrorModelInfo] = nlinfit(___)?

R：殘差

J：modelfun雅可比矩陣

CovB：估計(jì)方差-協(xié)方差矩陣

MSE：均方差

ErrorModelInfo：擬合函數(shù)與實(shí)際值Y的誤差信息

中間兩個(gè)用的不多，如果需要，請(qǐng)大家自行查閱幫助文檔。

下面通過(guò)一個(gè)實(shí)例具體說(shuō)明一下：?

需要擬合的函數(shù)：

初值為：[-1 1 -1 1 1]?

代碼如下：

x=1:16; y=[4 6.4 8 8.8 9.22 9.5 9.7 9.86 10 10.2 10.32 10.42 10.5 10.55 10.58 10.6]; y1=@(b,t) b(1)*exp(-t/b(2))+b(3)*exp(-t/b(4))+b(5); b0=[-1 1 -1 1 1];%初始參數(shù) [beta,R,J,CovB, MSE,ErrorModelInfo]=nlinfit(x,y,y1,b0)%所求出的回歸系數(shù) xp=1:0.1:16; yp=y1(a,xp); plot(x,y,'.k',xp,yp,'r')

結(jié)果：

?

由圖可以看出，擬合的效果還是不錯(cuò)的。?

該函數(shù)的介紹就到這里，更多內(nèi)容請(qǐng)查詢(xún)官方幫助文檔。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab非线性拟合函数——nlinfit的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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