MATLAB中LSQR的问题

提示的意思是：由于达到迭代步数，算法停止，但没达到精度要求。相对误差是0.46

要提高精度，就要增加迭代次数。

X = lsqr(A,B,TOL,MAXIT)在这句中把MAXIT用一个较大的数代入，就能增加迭代次数 。

从下图的曲线可见，问题最大的症结在于：u在第20个点处有比较激烈的变化，而i,i1-i5都没有这样的变化的特征，所以想要使用这6个信号的先行叠加得到和u比较接近的值是不太现实的。

要想使拟合的总误差最小，可以用lsqcurvefit函数，代码如下（前面应该是你贴出来的数据定义，省略）：

c0=ones(1,6)

c0=[16 -331 369 50 -153 39]

x=[ii1i2i3i4i5]

f=inline('c(1)*x(1,:)+c(2)*x(2,:)+c(3)*x(3,:)+c(4)*x(4,:)+c(5)*x(5,:)+c(6)*x(6,:)','c','x')

opt=optimset('MaxFunEvals',1e5,'MaxIter',1e5)

c=lsqcurvefit(f,c0,x,u,[],[],opt)   % 6个元素，分别对应a-f

plot(u,'o-')

hold on

plot(f(c,x),'x:r')

legend('原始数据','拟合数据',0)

得到的结果如下：

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