怎样用matlab指数函数拟合

拟合脑栲葱蛸函数表达式：y=a*exp(b+cx)

式中a=0.06154920壅酪认奉769,

b=-3.18125203,

c=7.822374803

拟合度0.9725（相关系数）

用V=A(1)*exp(A(2)*I)+A(3)*exp(A(4)*I)模型比较好。

A = nlinfit(X,Y,myfun,[700 -0.01 -700 -1 ])

I=min(X):0.1:max(X);

V=A(1)*exp(A(2)*I)+A(3)*exp(A(4)*I);

plot(X,Y,'o',I,V)

结果：A =668.9571 -0.0688 -656.7991 -1.0321

意义

a>1时，Y随X增大而增大，先快后慢；0<a<1时，Y随X增大而减少，先快后慢。当以Y和lnX绘制的散点图呈直线趋势时，可考虑采用对数函数描述Y与X之间的非线性关系，式中的b和a分别为斜率和截距。

曲线直线化是曲线拟合的重要手段之一。对于某些非线性的资料可以通过简单的变量变换使之直线化，这样就可以按最小二乘法原理求出变换后变量的直线方程，在实际工作中常利用此直线方程绘制资料的标准工作曲线，同时根据需要可将此直线方程还原为曲线方程，实现对资料的曲线拟合。

以上内容参考：百度百科-曲线拟合