⑴ 怎麼用matlab編寫曲線擬合
在命令行輸入圖中所示的數據；
如何利用MATLAB曲線擬合工具箱做曲線擬合
在窗口中輸入cftool，按enter鍵進入擬合工具箱；
如何利用MATLAB曲線擬合工具箱做曲線擬合
在Xdata中選擇x，Ydata中選擇y；
如何利用MATLAB曲線擬合工具箱做曲線擬合
修改fitname名稱為擬合曲線1；
如何利用MATLAB曲線擬合工具箱做曲線擬合
在右側的下拉菜單中選擇擬合曲線的類型，再選擇相應的degree和robust；
如何利用MATLAB曲線擬合工具箱做曲線擬合
單機fit options，設定參數上下限；
如何利用MATLAB曲線擬合工具箱做曲線擬合
設置完成後自動更新，我們可從窗口中看到相應的擬合曲線，在result中看到擬合結果。
如何利用MATLAB曲線擬合工具箱做曲線擬合
⑵ matlab中如何進行曲線擬合
擬合用polyfit和polyval.
b=polyfit(x,y,2);%進行2次擬合，b是多項式前面的值。就如2次擬合中y=ax+b,a,b的值。
yy=polyval(b,x);%得到擬合後y的新值
plot(x,yy)%畫擬合圖
⑶ 如何使用matlab擬合工具箱
1.打開CFTOOL工具箱。
在Matlab 6.5以上的環境下，在左下方有一個"Start"按鈕，如同Windows的開始菜單，點開它，在目錄"Toolboxes"下有一個"Curve Fitting"，點開"Curve Fitting Tool"，出現數據擬合工具界面，基本上所有的數據擬合和回歸分析都可以在這里進行。也可以在命令窗口中直接輸入」cftool」，打開工具箱。
2.輸入兩組向量x，y。
首先在Matlab的命令行輸入兩個向量，一個向量是你要的x坐標的各個數據，另外一個是你要的y坐標的各個數據。輸入以後假定叫x向量與y向量，可以在workspace裡面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數一致，如果不一致的話是不能在工具箱裡面進行擬合的。 例如在命令行里輸入下列數據: x = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]; y = [0.012605; 0.013115; 0.016866; 0.014741; 0.022353; 0.019278; 0.041803; 0.038026; 0.038128; 0.088196];
3.數據的選取。
打開曲線擬合共工具界面，點擊最左邊的"Data..."按鈕，出現一個Data對話框，在Data Sets頁面里，在X Data選項中選取x向量，Y Data選項中選取y向量，如果兩個向量的元素數相同，那麼Create data set按鈕就激活了，此時點擊它，生成一個數據組，顯示在下方Data Sets列表框中。關閉Data對話框。此時Curve Fitting Tool窗口中顯示出這一數據組的散點分布圖。
4.曲線擬合(冪函數power)。
點擊Fitting...按鈕，出現Fitting對話框，Fitting對話框分為兩部分，上面為Fit Editor，下面為Table of Fits,有時候窗口界面比較小，Fit Editor部分會被收起來，只要把Table of Fits上方的橫條往下拉就可以看見Fit Editor。在Fit Editor裡面點擊New Fit按鈕，此時其下方的各個選框被激活，在Data Set選框中選中剛才建立的x-y數據組，然後在Type of fit選框中選取擬合或回歸類型，各個類型的擬合或回歸相應的分別是： Custom Equations 用戶自定義函數 Expotential e指數函數 Fourier 傅立葉函數，含有三角函數 Gaussian 正態分布函數，高斯函數 Interpolant 插值函數，含有線性函數，移動平均等類型的擬合 Polynomial 多項式函數 Power 冪函數 Rational 有理函數（不太清楚，沒有怎麼用過） Smooth Spline （光滑插值或者光滑擬合，不太清楚） Sum of sin functions正弦函數類
在這個Type of fit選框中選擇好合適的類型，並選好合適的函數形式。於是點擊Apply按鈕，就開始進行擬合或者回歸了。此時在Curve Fitting Tool窗口上就會出現一個擬合的曲線。這就是所要的結果。 在上面的例子中，選擇sum of sin functions中的第一個函數形式，點擊Apply按鈕，就可以看見擬合得到的正弦曲線。
⑷ 如何使用matlab 2014a 做數據曲線擬合
方法/步驟
輸入數據
做數據曲線擬合，當然該有數據，本經驗從以如下數據作為案例。
添加數據到curve fitting程序
這一步就是將你要擬合的數據添加到curve fitting程序中，同時給你擬合的曲線命名。
選擇曲線擬合的方法類型
常見的擬合曲線有多項式的、指數的、對數的等等。curve fitting程序提供了很多的方法。你可以根據自己的數據具體選擇。
選擇好方法後，按照提供的公式選擇具體的選項
本文的數據近似為線性的，我們選擇多項式擬合的一階方法。
擬合結果查看
擬合後，curve fitting會給你具體的函數表達式，你可以將他給出的參數的值帶入你選擇的方法中。
結果說明
在結果中，不僅可以看到函數的表達式，同時他還給出了95%置信區間的參數值，以及擬合好壞的一些指標，如：
SSE:
R-square:
Adjusted R-square:
RMSE:
畫出圖像
雖然在curve fitting程序有自帶的圖像顯示，但是一般最好將擬合結果顯示到單獨的圖像窗口。
保存結果
曲線擬合結束後，你可以保存你的擬合結果。選擇你保存的路徑即可。