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🔥 内容介绍
今天我们将讨论关于基于lsqnonlin的电路参数拟合。lsqnonlin是MATLAB中的一个非线性最小二乘优化函数，它可以用于拟合电路参数，以便更好地理解和分析电路的性能。
电路参数拟合是一种重要的技术，它可以帮助工程师们更好地理解电路的行为，并且可以用于优化电路的设计。lsqnonlin函数可以通过最小化残差来拟合电路参数，从而使得电路模型与实际测量的数据更加吻合。
在进行电路参数拟合时，首先需要建立电路模型。这个模型可以是简单的电阻、电容、电感的串并联组合，也可以是复杂的集成电路模型。然后，我们需要收集实际的电路测量数据，这些数据将作为拟合的目标。
接下来，我们可以使用MATLAB中的lsqnonlin函数来进行电路参数拟合。该函数可以通过最小化残差的方式，来调整电路模型中的参数，使得模型输出的数据与实际测量数据尽可能接近。通过不断迭代，lsqnonlin可以找到最优的参数组合，从而使得电路模型与实际数据的拟合效果最佳。
在进行电路参数拟合时，有一些注意事项需要我们注意。首先，我们需要确保电路模型的结构是正确的，否则拟合结果可能会失真。其次，我们需要对lsqnonlin函数的参数进行合理的设置，以确保拟合的效果和速度都能得到保证。最后，我们需要对拟合结果进行合理的分析，以确保参数的物理意义是合理的。
📣 部分代码
function Func=error_RFLT(x,WBR,wc1,wc2,N,T0,R,C,L,KFlag)
% Objective function to be minimized
% It should be noted that
% number of sampling points N or N-1 must be much greather than the unknowns.
% RFLT for single matching problems
% Load: R//C+L
%------------------------------------------
% Generate RBA from the given initials:
for j=1:N-1
% RBA(j)=x(j)^2;
RBA(j)=x(j);
end
RBA(N)=0.0;
%-------------------------------------------
N_opt=30;
DW=(wc2-wc1)/(N_opt-1);
w=wc1+1e-11;
NBR=length(WBR);
% Generate load and the driving point immitance data over sampling points
for i=1:N_opt
[RL,XL]=RLC_Load(w,R,C,L,KFlag);
RQ=line_seg(NBR,WBR,RBA,w);
XQ=num_hilbert(w,WBR,RBA);
RTSQ=(RQ+RL)*(RQ+RL);
XTSQ=(XQ+XL)*(XQ+XL);
TPG=4*RL*RQ/(RTSQ+XTSQ);
Func(i)=TPG-T0;
w=w+DW;
end⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
[1]李京秀,李传峰.基于MATLAB的电路参数影响的分析[J].洛阳理工学院学报:自然科学版, 2004.