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Matlab编程求拟合参数
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最近用lsqcurvefit用已知函数去拟合实验结果求函数中的系数,但是用拟合出的系数去计算的理论值跟实验值相差很大,所以想请问进一步的程序设计。大致过程如下: 1) function F = myfun(x,lamda) a=x(1); b=x(2); c=x(3); d=x(4); e=x(5); t=x(6); F=...; end 2) options = optimset('Algorithm',{'levenberg-marquardt',.005}); [a b c d e t]=lsqcurvefit(@myfun,[1 -1 -0.1 1 -1 1000],lamda,R,[],[],options) 后面应该怎么用if else编程才使 R(calulation)与R(exprimental)相近呢?比如使 sum((R(i)-Rcal(i))^2)最小化优化。本人也是程序盲,望大家鼎力相助, ![]() |
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