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matlab nlinfit
matlab
中的
nlinfit
函数怎么用
答:
用
MATLAB
进行非线性回归,即
nlinfit
函数。从理论分析上将要进行回归,必须要提供一个函数原因beta=nlinfit(X,Y,fun,beta0)其中:X和Y为变量列表;fun为要拟合的非线性函数原型;beta0为非线性函数原型各系数的猜测初始值;beta为与beta0对应的计算值。
matlab
中
nlinfit
函数和medfilt2函数区别?
答:
nlinfit
是一个用于非线性最小二乘拟合的函数,它可以用来估计非线性模型的参数。它接受一个参数函数和要拟合的数据作为输入,并使用最小二乘法对参数函数进行拟合。medfilt2是一个二维中值滤波器函数,它可以用来去除图像噪声。它接受一个二维图像数组作为输入,并使用指定大小的中值滤波器来对图像进行滤波。
matlab
中拟合函数
nlinfit
的使用,为什么说“内联函数的输入数目太多...
答:
“内联函数的输入数目太多。”的错误,就是输出变量 benifit 与输入变量 beta不对应。其二,
nlinfit
('x','yy','@myfun',beta0)中的x,yy,@myfun不需要用单引号。应按下列形式更改为 beta= nlinfit(x,yy,@myfun,beta0);更改后运行,发现还是有问题。经分析,对于此拟合问题用nlinfit()函数来拟...
matlab
nlinfit
数据拟合,数据少还行,数据多了结果全是复数。这个怎么解...
答:
matlab nlinfit
数据拟合,数据少还行,数据多了结果全是复数。这个怎么解决。问题一:初值选择不合适;解决对策:p0=rand(1,3)问题二:表述的自定义函数只适用单个数据计算;解决对策:采用数组的形式参与计算,即应改为 fun=inline('exp(-p(1)*t).*exp(-p(2)*t).*((p(1)*p(3)*exp(p(1)...
matlab
l里面
nlinfit
提示输入参数数目不足
答:
matlab
里面
nlinfit
提示输入参数数目不足的原因是,自定义函数前少了@符号。将这两句命令改成这样就可以了。[beta,r,J]=nlinfit(x,y,@myfun,beta0);[ypred,delta]=nlpredci(@myfun,x,beta,r,J);其余还存在,①行,列长度不对应的问题,②初值的问题。更正这些问题后,运行代码可以得到如下结果 ...
matlab
自定义函数拟合
答:
matlab
中的非线性拟合函数no
nlinfit
具有强大的用自己定义的一个任意函数来拟合数据的功能。最常见的调用形式为BETA = nlinfit(X,Y,MODELFUN,BETA0)BETA为待拟合的参数,X为自变量(矩阵),Y为应变量(向量),MODELFUN为自定义的拟合函数(function handle 型数据),BETA0为BETA的初始值(向量)。X可以是矩阵,当有多列时...
MATLAB
使用
nlinfit
函数时出问题
答:
nlinfit
()函数错误使用,这是一个比较常见使用错误。解决的方法:1、使用时,应把变量 L、T看成 x 向量组。即 x=[ L T]2、自定义函数应写成 func=inline('cos(beta(1))*sqrt(x(:,1)^2+beta(2)^2)-sin((x(:,2)-28.421)*15*pi/180)','beta','x');3、nlinfit()函数应...
问下
matlab
中
nlinfit
怎么用
答:
nlinfit
非线性参数拟合 clc;clear;x=[1.1389 1.0622 0.9822 0.934 0.9251 0.9158];y=[0.03 1 5.03 15.05 19.97 30.3];myfunc=inline('-beta(1)*log(x+beta(2))-beta(3)','beta','x');beta=nlinfit(x,y,myfunc,[0 0 0]);k=beta(1),a=beta(2),b=beta(3)test ...
matlab
最小二乘法求解未知量
答:
对于这个非线性关系问题,可以考虑用
Matlab
的
nlinfit
()函数来求解。求解后的拟合图形如下图 提供值Γ与拟合值Γ的差值为r = 0.045533 0.024256 -0.17086 0.11899。
matlab
nlinfit
中的拟合问题
答:
1、拟合参数的初值不对,有4个参数,却只提供了3个初值。而且,初值也不宜选为0,因为有部分参数在分母中,初值为0会导致第一步计算就出现inf或NaN,算法无法启动。2、指数函数为exp,不能写成e^x。3、高斯函数写错了,指数的分子-(x-beta(1)^2) 应为 -(x-beta(1)).^2。参考代码:x=[...
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