MATLAB 优化拟合 function 调用

Question

我有一个 3D 维度数组（行 x 列 x 8）。 对于前两个维度中的每个元素，我沿着第三个维度有 8 个值，我必须拟合一个方程，例如指数、多项式等。我已经为此 function 编写了代码，我目前正在通过循环生成我的 output前两个维度，如下：

for i=1:rows
    for j=1:cols
        outputArray(i,j) = functionHandle(inputArray(i,j,1:8));
    end
end

我可以以某种方式使用 bsxfun、arrayfun 或其他一些矢量化方法来摆脱 for 循环，以便使用类似的东西生成我的 output 吗？

outputArray = bsxfun(@functionHandle,inputArray)

添加函数句柄

function output = functionHandle(xData,yData)
    ft = fittype( 'a*exp(-b*x)+c','independent', 'x','dependent','y' );
    opts = fitoptions( 'Method', 'NonlinearLeastSquares' );
    opts.Algorithm = 'Trust-Region';
    opts.Display = 'Off';
    opts.MaxFunEvals = 100;
    opts.MaxIter = 100;
    opts.Robust = 'LAR';
    opts.Lower = [-Inf 0 -Inf];
    opts.StartPoint = [0.35 0.05 0.90];

    % Fit model to data.
    [FitResult,~] = fit(xData,yData,ft,opts);
    output = FitResult.a;
end

Answer 1

答案完全取决于您的 function 是否已矢量化。 What you should do is write that function so that it allows R × C × 8 input and produces R × C × N output, where N is the number of fit parameters.

也就是说，向量化必须在 function内完成； 它不能在外面完成。 从外部您只能在循环中使用 function。 请注意， arrayfun与for循环相似，并且具有相当的性能。

由于您的 function 基本上使用fit ，因此您似乎无法矢量化，因为fit一次需要一组输入并产生相应的 output。