nlinfit非线性回归拟合

% % 使用指定函数对下述两变量进行曲线拟合 

% % y=a+k1*exp(m*t)+k2*exp(-m*t); 

% % 离散点: t=[0,4,8,40], 

% % y=[20.09,64.52,85.83,126.75]; 

% % t-自变量 y-因变量  a,m,k1,k2为常数 

% % 用非线性回归nlinfit，如果数据点多些，效果会更好。

脚本：

clc;clear; t=[0 4 8 40];  

y=[20.09 64.52 85.83 126.75]; 

beta=nlinfit(t,y,@myfunc2,[1 1 1 1])

a=beta(1)

k1=beta(2)

k2=beta(3) 

m=beta(4) 

tt=0:1:40 

yy=a+k1*exp(m*tt)+k2*exp(-m*tt) 

plot(t,y,'o',tt,yy)

函数：

function y1=myfunc2(const,t) 

a=const(1); 

k1=const(2); 

k2=const(3); 

m=const(4);  

y1=a+k1*exp(m*t)+k2*exp(-m*t);  %这些系数的顺序依次由外到内，从左至右

图像：

 

 

 

 

 

% %或者用以下代码，更为简捷。  
%  clc;clear;
%  t=[0 4 8 40]; 
% y=[20.09 64.52 85.83 126.75];
%   myfunc=inline('beta(1)+beta(2)*exp(beta(4)*t)+beta(3)*exp(-beta(4)*t)','beta','t');
%   beta=nlinfit(t,y,myfunc,[1 1 1 1]); 
%   a=beta(1),k1=beta(2),k2=beta(3),m=beta(4)  ;
%   %test the model
% tt=0:1:40  ;
% yy=a+k1*exp(m*tt)+k2*exp(-m*tt);
% plot(t,y,'o',tt,yy,'r')