特定方程中的数据拟合 - matlab

Question

我有 3 组数据：xdata、ydata 和 error_ydata。

我需要根据如下等式拟合这些数据：

y_fit = c1*sin((2*pi*x_data)/c2 - c3) + c4

其中 c 是常量，以及要查找的参数。

我尝试了几个 matlab 函数，如 fittype 或 lsqcurvefit，但它们需要非常接近的初始估计值才能使 4 个常数起作用。关键是要找到这些常数，无论您给出的初始估计值是多少。

有什么想法吗？

提前谢谢你。 我最好的问候

Answer 1

抱歉，但事实是，非线性估计至少需要合适的起始值。如果您懒得提供它们，那么至少可以期待一些时间随机的 crapola 的结果。

这些工具是否需要非常接近的估计？恕我直言，几乎没有，但“非常”的定义是一个高度主观的定义。也许您需要了解更多关于优化和您将使用的工具的信息。一旦你这样做了，你就会开始知道如何让它们更好地工作。对工具缺乏了解的工人应该会经常受伤。

你可以做一些阅读。 Here 是一个起点。

有一些工具可以使用分区最小二乘法来减少问题。 fminspleas 是其中之一。 （您还可以在优化 toips 和技巧文件中找到请求。）。但是为了使用该工具，您需要了解它的估计方法，了解它如何将参数分成两类。再次，了解您的工具。