MATLAB 優化擬合 function 調用

Question

我有一個 3D 維度數組（行 x 列 x 8）。 對於前兩個維度中的每個元素，我沿着第三個維度有 8 個值，我必須擬合一個方程，例如指數、多項式等。我已經為此 function 編寫了代碼，我目前正在通過循環生成我的 output前兩個維度，如下：

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

我可以以某種方式使用 bsxfun、arrayfun 或其他一些矢量化方法來擺脫 for 循環，以便使用類似的東西生成我的 output 嗎？

outputArray = bsxfun(@functionHandle,inputArray)

添加函數句柄

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

答案完全取決於您的 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.

也就是說，向量化必須在 function內完成； 它不能在外面完成。 從外部您只能在循環中使用 function。 請注意， arrayfun與for循環相似，並且具有相當的性能。

由於您的 function 基本上使用fit ，因此您似乎無法矢量化，因為fit一次需要一組輸入並產生相應的 output。