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你要明白了，你要拟合的是另一个分幅函数，这本身就不是什么就像的后光洁函数。
nlinfit本来要有初值这一项，那就是判断到在某些变态的情况下，无法不能找到最小二乘函数的最小值，可能是一个局部的最小值，也肯定完全没有找不到啊，所以才有必要实际变动迭代初值的方法并且试验。对此这种概括段意函数，建议的方法那就概括段意曲线拟合。
enjoy1inline(4.213-300*x/ref(1)-300*(ref(2)ref(3))300*ref(3)*exp(-x/(ref(3)*ref(4))),ref,x)
new2inline(4.213-3000/ref(1)-300*ref(3)*exp(-x/(ref(3)*ref(4)))*(exp(10/(ref(3)*ref(4)))-1),ref,x)
life@(ref,t)((tlt10).*fun1(ref,t)(tgt10).*enjoy2(ref,t))
t0:0.1:50
v[3.969 .963 .959 .955 .952 .949 .947 .945 .943 .941 .939 .938 .936 .935 .933 .932 .93 .929 .928 .927 .926 .925 .923 .922 .921 .92 .919 .918 .917 .916 .915 .914 .913 .912 .911 .91 .909 .908 .907 .907 .906 .905 .904 .903 .903 .902 .901 .9 .9 .899 .898 .898 .897 .896 .896 .895 .894 .893 .893 .892 .891 .891 .89 .889 .889 .888 .888 .887 .887 .886 .886 .885 .884 .884 .883 .882 .882 .881 .88 .88 .879 .879 .878 .878 .877
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abcnlinfit(t,v,new,[518910.000830.0001312050])
plot(t,v)hold on
f@(t)(run(abc,t))
fplot(f,[0,50],r)
是指把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线再连接起来。只不过这条曲线有无数种可能，最大限度地有各种数据拟合方法。易数据拟合的曲线象可以用函数表示，参照这个函数的不同有差别的拟合名字。
具体用法的易拟合方法宛若最小二乘曲线模型拟合法等，在MATLAB中也这个可以用polyfit来曲线拟合多项式。
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