Question

我有数据我想要适应二阶指数衰减，看起来它工作正常。示例文件： https://dl.dropboxusercontent.com/u/6170801/example.mat

ty是我的数据[x y]。

我的健身类型

Mftype = fittype('A1*exp(-x/t1)+A2*exp(-x/t2)+y0','problem',{'t1','t2'});

我希望两个时间常数都能解决。我的选择：

Mfopt = fitoptions('method','nonlinearleastsquares','normalize','on','startpoint',[0 0 0 0],'lower',[0 0 0 -Inf],'upper',[Inf Inf Inf Inf]);

然后我适合：

[MfitObj MfitGdn MfitOut]=fit(ty(:,1),ty(:,2),Mftype,Mfopt,'problem',{tau tau});

问题在于，当使用fitObject中计算出的拟合系数手动计算x的特定值时，得到的y不是拟合曲线的一部分。

进入时：

figure
plot(ty(:,1),ty(:,2))
ylim([0 10]);xlim([0 1800])
hold on;plot(MfitObj)
y=MfitObj.A1*exp(-400/tau)+MfitObj.A2*exp(-400/tau)+MfitObj.y0;
hold on;plot(400,y,'o');hold off;

你看到x = 400处的手动计算值与使用相同系数的拟合函数不对应。

我的问题是：为什么？提前致谢

编辑：我使用Matlab R2010b，曲线拟合的默认算法是Trust-Region，而不是Levenberg-Marquardt。

Answer 1

我找到了这个问题的根源：如果拟合被归一化，所有系数都会得到某种偏移量，这些偏移量被加到/减去它们。但系数显示没有它，这就是为什么只有这些系数的方程是不同的。

matlab适合二阶指数衰减 - 出了点问题

1 个答案: