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时间:2019-10-16
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1、高斯牛顿法做非线性拟合(阿飞)高斯牛顿算法程序,仅供参考。clear;clc;M=1000;Te=20;%模型t=Te*(l:M)';loadnoise;%噪音可自己添加Etl=0.4*exp(-t/50)+0.6*exp(-t/200);Et2=0.4*exp(-(t/50).A2)+0.6*exp(-t/200);Et3=0.3*exp(-t/50)+0.4*exp(-t/200)+0.3*exp(-t/800);Et4=0.3*exp(-(t/50).A2)+0.4*exp(-t/200)+0.3*exp(-t/800);Et=Et4+noise;%%%选择合适的初始值很重要%pO二
2、[0.5,10,0.5,100];p0=[0.5,50,0.5,100,0.5,500]';%迭代过程fori=l:M[J,dF]=GNA(pO,t,Et);p=pO+(J,*J)J,*dF;ifnorm(p・p0)/norm(p0)vle・6break;endp0=p;enddisp(p);fit=p(l)*exp(-(t/p(2)).A2)+p(3)*exp(-t/p(4))+p(5)*exp(-t/p(6));plot(t,Et,t,fit)xlabel('Measuredtime(mus)');ylabel('Amplitude');title('ModelsVSFitting
3、');legendCModel','Fitting')function[J/dE]=GNA(p/t,Et)%计算Jacobi矩阵和拟合误差%p为未知参数pl二P⑴;P2=p(2);P3=p(3);p4=p(4);P5=p(5);P6=p(6);f=pl*exp(-(t/p2).A2)+p3*exp(-t/p4)+p5*exp(-t/p6);%拟合函数表达式fpl=exp(-t.A2/p2A2);fp2=(2*pl*t.A2.*exp(-t.A2/p2A2))/p2A3;fp3=exp(-t/p4);fp4=(p3*t.*exp(-t/p4))/p4A2;fp5=exp(-t/p6);fp6
4、=(p5*t.*exp(-t/p6))/p6A2;J=[fpl,fp2,fp3zfp4,fp5,fp6];dE=Et・f;计算结果如下:0.303048.88010.3971198.67670.3057791.1436仅7次迭代就能出结果,结果精度高z速度非常快。;「、ew撷眯堀耙川93UT:6卜卜som.oSH99006toz.6moS6Z.8OO17omomo二匸」wbs-足£u=u^冈轮皿qe_le乏2#x
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