数据模型

El数据模型不是指数简单的:

埃尔他的数据，这是我的回答这是联合国向量的系数复杂度。我们的目标是估计德Y observaciones ruidosas。El modelo de datos es analítico，穷穷modelo que puede utilizarlo en una solución compleja。

Datos的人工数据是无效的

通用数据人工模型。向量系数复形科莫。[2, 3 + 4我;闲置+ .4i]我喜欢观察distribuidos exponencialmente。在此基础上，我们提出了一种新的解决方案。

rng默认的%重复性N = 100;%观测数v0 = [2;3+4i;- 0.5 +.4i];%系数向量xdata = -log(rand(N,1));%指数分布noisedata = randn(N,1).*exp((1i*randn(N,1)));%复杂噪声cplxydata = v0(1) + v0(2).*exp(v0(3)*xdata) + noisedata;

调整模型的准矢量系数

《数据模型的差异研究中心》(第1段)xdata请回答第2段cplxydata西文

objfcn = @ (v) v (1) + (2) * exp (v (3) * xdata) - cplxydata;

使用一种辅助模型来获取数据。lsqnonlinlsqcurvefitEste ejemplo utilza primero。lsqnonlin

Opts = optimoptions(@lsqnonlin，“显示”，“关闭”）;X0 = (1+1i)*[1;1;1];%任意初始猜测[vestimate,resnorm,residuals,exitflag,output] = lsqnonlin(objfcn,x0，[]，[]，opts);vestimated、resnorm exitflag output.firstorderopt

vestimate = 2.1582 + 0.1351i 2.7399 + 3.8012i -0.5338 + 0.4660i resnorm = 100.9933 exitflag = 3 ans = 0.0018

恢复矢量系数复合体近似具有dígito意义。lsqnonlin残差的标准是相当可观的，没有指标，没有结果，没有模型来调整今天的观测结果。这是我最喜欢的东西，这是我最喜欢的东西，这是我最喜欢的东西，这是我最喜欢的东西。3.11 e - 31 e-6

替代方法:使用lsqcurvefit

Para ajustar el uso, escriba el modelo Para dar sólo as respuestas, no las respuestas menos los datos de respuestas。lsqcurvefit

Objfcn = @(v,xdata)v(1)+v(2)*exp(v(3)*xdata);

利用不同的选择和不同的方法。lsqcurvefit

opt = optimoptions(@lsqcurvefit,opt);%重用选项[vestimate,resnorm] = lsqcurvefit(objfcn,x0,xdata,cplxydata，[]，[]，opts)

vestimate = 2.1582 + 0.1351i 2.7399 + 3.8012i -0.5338 + 0.4660i resnorm = 100.9933

这些结果都是一致的，因为它们都是基于遗传算法的，而不是基于遗传算法的。lsqnonlin使用cualquier solutionador que encuentre más方便。

另一种说法是:把馅饼一分为二是一种幻想

Para包括límites, o实现Para的永久完备性，通过将变量分离后的损失系数的复数来划分各个部分。Para este problema, individual loss coefficient de la signente manera;

Escriba la función de respuesta para。lsqcurvefit

函数Yout = cplxreal(v,xdata) Yout = 0 (length(xdata)，2);%分配你的expcoef = exp(v(5)*xdata(:));% magnitude coscoef = cos(v(6)*xdata(:));%实余弦项sincoef = sin(v(6)*xdata(:));%虚sin项yout(:，1) = v(1) + expcoef.*(v(3)*coscoef - v(4)*sincoef);你(:,2)= v (2) + expcoef。* * coscoef + v (v (4) (3) * sincoef);

Guarde este código como archiivo en la ruta de access de MATLAB®。cplxreal.m

将数据分割为两部分，这是真实的想象。

Ydata2 = [real(cplxydata)，imag(cplxydata)];

在不同的维数下，系数向量。v初始化的como任务丢失，通过解决方案来解决问题。lsqcurvefit

X0 = ones(6,1);[vestimated, resnorm,残差、exitflag、输出]=…lsqcurvefit (x0, @cplxreal xdata ydata2);vestimated、resnorm exitflag output.firstorderopt

局部最小值。Lsqcurvefit停止是因为相对于其初始值的平方和的最终变化小于函数容差的值。vestimate = 2.1582 0.1351 2.7399 3.8012 -0.5338 0.4660 resnorm = 100.9933 exitflag = 3 ans = 0.0018

通过ver que la solución es prácticamente la misma que las soluciones preres解释el vector de seseelements como和vector complexjo de setreelements。vestimated