㈠ matlab 裡面數據擬合工具箱使用
不是matlab安裝的問題，這個問題我也遇到過，遍求解答無果之後，終於自己摸索出來了。是這樣的，不要用GUI中的data按鈕來新建數據集，而要在matlab命令窗口中，輸入命令：cftool（a,b）,其中a，b就是你要設置的x、y坐標的向量。這樣出來散點圖，之後再在cftool工具箱的GUI中點fitting按鈕，選擇曲線擬合
㈡ 擬合直接用matlab的cftool擬合工具怎麼樣
cftool(CurveFittingToolbox?)工具箱主要是針對數據擬合的。使用起來特別的強大，尤其對於數據的處理超級方便，可以直接對於數據擬合，並且可以預設各種的擬合方案。這里注意的是非線性的也可以進行擬合，例如：冪律，高斯等等。
更詳細的功能描述：CurveFittingToolbox峁┝擻糜誚吆頹婺夂系絞蕕撓τ貿絛蚝凸δ堋8霉ぞ呦淇扇媚蔥刑剿饜允莘治觶ご_硨禿蟠_硎藎冉蝦蜓∧P筒⑸境斐V怠D梢允褂錳峁┑南噝院頭竅噝閱P塗飩謝毓櫸治觶部梢災付ㄗ約旱淖遠ㄒ宸匠淌健8每饊峁┝擻嘔那蠼餛韃問推鶚繼跫蘊岣唚夂現柿俊8霉ぞ呦浠怪С址遣問_＜際醯繆醯逯島推交4唇_夂蝦螅梢雜τ酶髦趾蟠_矸椒ń謝嬙跡誆搴屯饌啤9蘭浦眯徘洌徊⒓撲慊趾偷際?
㈢ matlab 使用擬合工具箱擬合曲線發現效果都不好，球建議。
不用擬合工具箱，用最小二乘法擬合試試~~看看哪個效果好吧~~
㈣ 如何利用MATLAB對數據進行曲線擬合
您好，這樣的：一、 單一變數的曲線逼近
Matlab有一個功能強大的曲線擬合工具箱 cftool ，使用方便，能實現多種類型的線性、非線
性曲線擬合。下面結合我使用的 Matlab R2007b 來簡單介紹如何使用這個工具箱。
假設我們要擬合的函數形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
1、在命令行輸入數據：
》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447
296.204 311.5475]
》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]
2、啟動曲線擬合工具箱
》cftool
3、進入曲線擬合工具箱界面「Curve Fitting tool」
（1）點擊「Data」按鈕，彈出「Data」窗口；
（2）利用X data和Y data的下拉菜單讀入數據x,y，可修改數據集名「Data set name」，然
後點擊「Create data set」按鈕，退出「Data」窗口，返回工具箱界面，這時會自動畫出數
據集的曲線圖；
（3）點擊「Fitting」按鈕，彈出「Fitting」窗口；
（4）點擊「New fit」按鈕，可修改擬合項目名稱「Fit name」，通過「Data set」下拉菜單
選擇數據集，然後通過下拉菜單「Type of fit」選擇擬合曲線的類型，工具箱提供的擬合類
型有：
Custom Equations：用戶自定義的函數類型
Exponential：指數逼近，有2種類型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Fourier：傅立葉逼近，有7種類型，基礎型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Gaussian：高斯逼近，有8種類型，基礎型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant：插值逼近，有4種類型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-
preserving
Polynomial：多形式逼近，有9種類型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power：冪逼近，有2種類型，a*x^b 、a*x^b + c
Rational：有理數逼近，分子、分母共有的類型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th
degree ~；此外，分子還包括constant型
Smoothing Spline：平滑逼近（翻譯的不大恰當，不好意思）
Sum of Sin Functions：正弦曲線逼近，有8種類型，基礎型是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull：只有一種，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
選擇好所需的擬合曲線類型及其子類型，並進行相關設置：
——如果是非自定義的類型，根據實際需要點擊「Fit options」按鈕，設置擬合演算法、修改
待估計參數的上下限等參數；
——如果選Custom Equations，點擊「New」按鈕，彈出自定義函數等式窗口，有「Linear
Equations線性等式」和「General Equations構造等式」兩種標簽。
在本例中選Custom Equations，點擊「New」按鈕，選擇「General Equations」標簽，輸入函
數類型y=a*x*x + b*x，設置參數a、b的上下限，然後點擊OK。
㈤ Matlab擬合工具箱
用matlab擬合工具箱，擬合後的參數是不能用命令轉出。只能通過復制粘帖的方法，將結果輸出。但你可以用fittype（）和fit（）命令，來達到你的目的，其輸出形式與擬合工具箱基本是一致的。
㈥ 如何用matlab數據擬合函數
Matlab有一個功能強大的曲線擬合工具箱 cftool ，使用方便，能實現多種類型的線性、非線性曲線擬合。下面結合我使用的 Matlab R2007b 來簡單介紹如何使用這個工具箱。
假設我們要擬合的函數形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0。
1、在命令行輸入數據：
》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475]；
》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]；
2、啟動曲線擬合工具箱
》cftool
3、進入曲線擬合工具箱界面「Curve Fitting tool」
（1）點擊「Data」按鈕，彈出「Data」窗口；
（2）利用X data和Y data的下拉菜單讀入數據x,y，可修改數據集名「Data set name」，然後點擊「Create data set」按鈕，退出「Data」窗口，返回工具箱界面，這時會自動畫出數據集的曲線圖；
（3）點擊「Fitting」按鈕，彈出「Fitting」窗口；
（4）點擊「New fit」按鈕，可修改擬合項目名稱「Fit name」，通過「Data set」下拉菜單選擇數據集，然後通過下拉菜單「Type of fit」選擇擬合曲線的類型，工具箱提供的擬合類型有：
Custom Equations：用戶自定義的函數類型
Exponential：指數逼近，有2種類型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Fourier：傅立葉逼近，有7種類型，基礎型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Gaussian：高斯逼近，有8種類型，基礎型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant：插值逼近，有4種類型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving
Polynomial：多形式逼近，有9種類型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power：冪逼近，有2種類型，a*x^b 、a*x^b + c
Rational：有理數逼近，分子、分母共有的類型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~；此外，分子還包括constant型
Smoothing Spline：平滑逼近（翻譯的不大恰當，不好意思）
Sum of Sin Functions：正弦曲線逼近，有8種類型，基礎型是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull：只有一種，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
㈦ matlab的擬合問題
fit 返回的擬合函數是把自變數x進行規范化的（normalized），也就是說，
ff(x)=a*x^3+b*x^2+c*x+d
中的x，並不是你的原始數據，而是經過規范化的數據，即 （原始數據-均值）/ 標准差，其中均值和標准差可以在圖中看到。
事實上，用fit擬合得到的結果為cfit對象，計算函數值時不應該用題主的方式，而應該用feval：
feval(ff,500)
㈧ matlab2014曲線擬合工具箱怎麼輸入數據
您好，這樣的：一、 單一變數的曲線逼近
Matlab有一個功能強大的曲線擬合工具箱 cftool ，使用方便，能實現多種類型的線性、非線
性曲線擬合。下面結合我使用的 Matlab R2007b 來簡單介紹如何使用這個工具箱。
假設我們要擬合的函數形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。
1、在命令行輸入數據：
》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447
296.204 311.5475]
》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]
2、啟動曲線擬合工具箱
》cftool
3、進入曲線擬合工具箱界面「Curve Fitting tool」
（1）點擊「Data」按鈕，彈出「Data」窗口；
（2）利用X data和Y data的下拉菜單讀入數據x,y，可修改數據集名「Data set name」，然
後點擊「Create data set」按鈕，退出「Data」窗口，返回工具箱界面，這時會自動畫出數
據集的曲線圖；
（3）點擊「Fitting」按鈕，彈出「Fitting」窗口；
（4）點擊「New fit」按鈕，可修改擬合項目名稱「Fit name」，通過「Data set」下拉菜單
選擇數據集，然後通過下拉菜單「Type of fit」選擇擬合曲線的類型，工具箱提供的擬合類
型有：
Custom Equations：用戶自定義的函數類型
Exponential：指數逼近，有2種類型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Fourier：傅立葉逼近，有7種類型，基礎型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Gaussian：高斯逼近，有8種類型，基礎型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant：插值逼近，有4種類型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-
preserving
Polynomial：多形式逼近，有9種類型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power：冪逼近，有2種類型，a*x^b 、a*x^b + c
Rational：有理數逼近，分子、分母共有的類型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th
degree ~；此外，分子還包括constant型
Smoothing Spline：平滑逼近（翻譯的不大恰當，不好意思）
Sum of Sin Functions：正弦曲線逼近，有8種類型，基礎型是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull：只有一種，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
選擇好所需的擬合曲線類型及其子類型，並進行相關設置：
——如果是非自定義的類型，根據實際需要點擊「Fit options」按鈕，設置擬合演算法、修改
待估計參數的上下限等參數；
——如果選Custom Equations，點擊「New」按鈕，彈出自定義函數等式窗口，有「Linear
Equations線性等式」和「General Equations構造等式」兩種標簽。
在本例中選Custom Equations，點擊「New」按鈕，選擇「General Equations」標簽，輸入函
數類型y=a*x*x + b*x，設置參數a、b的上下限，然後點擊OK。
（5）類型設置完成後，點擊「Apply」按鈕，就可以在Results框中得到擬合結果，如下例：
general model:
f(x) = a*x*x+b*x
Coefficients (with 95% confidence bounds):
a = 0.009194 (0.009019, 0.00937)
b = 1.78e-011 (fixed at bound)
Goodness of fit:
SSE: 6.146
R-square: 0.997
Adjusted R-square: 0.997
RMSE: 0.8263
同時，也會在工具箱窗口中顯示擬合曲線。
這樣，就完成一次曲線擬合啦，十分方便快捷。當然，如果你覺得擬合效果不好，還可以在「
Fitting」窗口點擊「New fit」按鈕，按照步驟（4）~（5）進行一次新的擬合。
不過，需要注意的是，cftool 工具箱只能進行單個變數的曲線擬合，即待擬合的公式中，變
量只能有一個。對於混合型的曲線，例如 y = a*x + b/x ，工具箱的擬合效果並不好。下一
篇文章我介紹幫同學做的一個非線性函數的曲線擬合。
㈨ Matlab擬合工具箱
您好，這樣的：一、
單一變數的曲線逼近
matlab有一個功能強大的曲線擬合回工具箱
cftool
，使用方便，能實現多種答類型的線性、非線
性曲線擬合。下面結合我使用的
matlab
r2007b
來簡單介紹如何使用這個工具箱。
假設我們要擬合的函數形式是
y=a*x...
㈩ matlab擬合工具箱weights什麼意思
polyfit最小二乘法擬合，一般這個就很好用 高級一點的，start——toolboxs——curve fitting——curve fitting tool 用擬合工具箱，這里包括了常用的所有擬合函數。你也可以自己定義函數擬合求出你要的系數。一般matlab書上都會介紹工具箱的用法。