根据图示推测曲线的MATLAB非线性拟合PPT

为了实现非线性拟合，首先需定义在线函数。步骤如下：（1）创建M文件；（2）使用inline函数定义拟合表达式，例如：fun=inline('b(1)(1-b(2)exp(-b(3)*x))','b','x')，其中b为参数向量；（3）计算在x=0:0.1:1范围内的函数值时，确保矩阵操作正确。这些操作将有助于精确拟合数据曲线。

本资料可用于参考和学习。

exp2fit方法精确解决非线性最小二乘问题，适用于特定的指数函数形式：在有噪声数据下，通过选择不同的拟合模型（如单指数或双指数）来优化参数。例如，可以使用 f=s1+s2exp(-t/s3) 或 f=s1+s2exp(-t/s3)+s4*exp(-t/s5)，具体选择由caseval参数决定。

感谢Duane Hanselman提出的这一想法。 Fminspleas是一个简单的非线性最小二乘工具，适用于形如Y = a1f1(X,C) + a2f2(X,C) + ... + an*fn(X,C)的回归模型。X可以是任意数组，因此适用于多维问题，而C则是固有非线性参数的集合。f1、f2等函数必须返回与Y相同长度的列向量结果。由于优化只需处理非线性参数，因此函数评估较少。举例来说，仅需32次函数评估即可估计2个线性参数和1个非线性参数，相比直接调用fminsearch的超过300次评估要少得多。目前，Fminspleas仅允许用户指定非线性参数的边界约束，但如有需要，可以考虑添加线性参数约束。此外，Fminspleas还允许用户为回归提供一组非负权重。

在这个MATLAB开发项目中，我们探讨了如何将Johnson曲线拟合到基于AS99的数据集。通过该项目，我们能够获得参数估计和确定最适合数据的曲线类型。

在进行数据分析时，使用Matlab进行曲线拟合与建立线性回归方程是常见的方法。对于给定的数据，可以通过回归分析得出方程为：y = 19.7451 + 7.7771 ln(x)，方差分析结果显示统计学显著性（P＝0.0000，F＝763.50），表明回归方程对解释数据具有显著贡献。确定系数为0.99，说明回归模型很好地拟合了原始数据。

这是一篇PDF，专注于MATLAB在曲线拟合方面的简单实用介绍。

matlab中的非线性最小二乘法拟合问题可以通过以下matlab代码来深入学习。

ME3255 计算力学 (2017 年春季) 课程简介: 本课程教授学生使用 Matlab/Octave 进行科学编程。内容涵盖数值方法、最佳编程实践和版本控制，并将这些方法应用于解决各种物理问题。 学习目标: 学生将能够创建线性和非线性问题的数值近似。 学生将理解由浮点运算和数值方法产生的近似值。 学生将学会使用数值微分和积分方法求解微分方程。 学生将学习 Git 版本控制、Matlab/Octave 函数和编程最佳实践。 课程安排: 时间：上午 9:30-10:45 地点：Francis L. Castleman bdg (CAST) 会议室 212 授课教师: Ryan C. Cooper 教授 办公时间：Engineering II 315 室，周一 2:30-4:30pm，周四 11am-1pm 助教: 张培玉（研究生） 办公时间：周五 9:00-11:00am，Engineering II 会议室 315 课程信息: 先修课程：CE 3110，MATH 2410Q 教材：Chapra, Steven，《面向工程师和科学家的 MATLAB 应用数值方法》