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刘小嵩321

银虫 (著名写手)

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[求助] matlab出现问题已有2人参与

1 function deconvolution
2 data=load('0.10-645.dat');
3 xdata=data(:,1);
4 ydata=data(:,2);
5 x0=[0.1];
6 %x(1)为脉宽，x(2)为时间零点，x(3)为A1，x(4)为t1，x(5)为A2，x(6)为t2
7 %-----------------------------------------------------------
8 options=optimset('TolFun',1e-4,'TolX',1e-4,'MaxIter',1e9,'MaxFunEvals',1e9);
9 [x,resnorm,residual,exitflag,output]=lsqcurvefit(@fun,x0,xdata,ydata,options);
10 disp('the fitted parameter is

delta mu A1 tau1 A2 tau2)');disp(x);
11 disp('the resnorm is:');disp(resnorm);
12 disp('the exit flag is:');disp(exitflag);
13 disp(output);
14 %--------------------------------------------------------------------------fit
15 Fp=fun(x,xdata);
16 irf=-1*2*sqrt(log(2))/0.06/sqrt(pi)*exp(-log(2)*(2*(xdata-x(2))/x(1)).^2)/20;
17 subplot(2,1,1); plot(data(:,1),Fp,'b-',xdata,ydata,'ro',xdata,irf,'g');
18 subplot(2,1,2); plot(data(:,1),residual,'g*');
19 %-------------------------------------------------------------------------
20 result=[xdata ydata Fp residual irf];
21 save -ASCII -DOUBLE result.dat result;
22 y=[x resnorm];
23 save -ASCII -DOUBLE parameters.dat y;
24 function F=fun(x,xdata)
25 delta1=x(1)/(sqrt(log(4)));
26 F1=x(3).*exp(delta1^2/x(4)^2/2).*exp(-(xdata-x(2))/x(4)).*(1+erf(((xdata-x(2))/delta1-delta1/x(4))/sqrt(2)));
27 F2=x(5).*(1+erf((xdata-x(7))/sqrt(2)/delta1)-exp(delta1^2/x(6)^2/2).*exp(-(xdata-x(7))/x(6)).*(1+erf(((xdata-x(7))/delta1-delta1/x(6))/sqrt(2))));
28 F=F1+F2;
执行命令时出现：
错误使用 lsqcurvefit (line 181)
LSQCURVEFIT requires the following inputs to be of data type double: 'LB'.

出错 Untitled2 (line 9)
[x,resnorm,residual,exitflag,output]=lsqcurvefit(@fun,x0,xdata,ydata,options);
应该如何修改？

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1楼 2016-03-25 13:54:49

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dbb627

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【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1

X = lsqcurvefit(FUN,X0,XDATA,YDATA,LB,UB,OPTIONS) minimizes with the
default parameters replaced by values in the structure OPTIONS, an
argument created with the OPTIMSET function. See OPTIMSET for details.
Use the Jacobian option to specify that FUN also returns a second output
argument J that is the Jacobian matrix at the point X. If FUN returns
a vector F of m components when X has length n, then J is an m-by-n matrix
where J(i,j) is the partial derivative of F(i) with respect to x(j).
(Note that the Jacobian J is the transpose of the gradient of F.)
改为[x,resnorm,residual,exitflag,output]=lsqcurvefit(@fun,x0,xdata,ydata,[],[],options);

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The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.

2楼2016-03-25 14:19:03

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刘小嵩321

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引用回帖:

2楼: Originally posted by dbb627 at 2016-03-25 14:19:03
X = lsqcurvefit(FUN,X0,XDATA,YDATA,LB,UB,OPTIONS) minimizes with the
default parameters replaced by values in the structure OPTIONS, an
argument created with the OPTIMSET function. See OPTI ...

还是报错，
出错 Untitled2 (line 9)
[x,resnorm,residual,exitflag,output]=lsqcurvefit(@fun,x0,xdata,ydata,[],[],options);

原因:
Failure in initial user-supplied objective function evaluation. LSQCURVEFIT cannot continue.

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