数据= readtable (“Book1.xlsx”);
另外,基于我reparameterization上面你可以作为第一遍说一切之后
看起来像饱和,取平均,申报的东西
看起来像饱和,取平均,申报的东西
掩码=数据。t < 4;
F =意味着(data.x面具(~))
现在你可以线性化问题,说
可视化
z =日志(F-data.x);
情节(data.t, z,“。”)
持有在
正如所料,情节很线性
,所以你可以做一个线性和可视化
,所以你可以做一个线性和可视化
如果= polyfit (data.t(面具)、z(面具),1)
情节(data.t polyval(低频,data.t),“- - -”)
然后把线性回合适的参数
H =低频(1)
G = exp(低频(2))
然后你回代数回到
。这个过程,现在只有依靠观察饱和行为,结果
。这个过程,现在只有依靠观察饱和行为,结果
图
情节(data.t data.x,“。”)
持有在
(数据。t,F - G*exp(-H*data.t),“- - -”)
