1、必备的东西护照和签证是随时都要带的，一定要注意安全，这些东西是不能丢失的。

1、MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令．r1多项式函数拟合、a=polyfit(xdata,ydata,n)其中n表示多项式的高阶数，xdata，rydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．r输出参数a为拟合多项式的系数r多项式在x处的值y可用下面程序计算．ry=polyval(a,x)r2一般的曲线拟合、p=curvefit(‘Fun’,p0,rxdata,ydata)r其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件，rp0表示函数的初值．curvefit()命令的求解问题形式是r若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算．r例如已知函数形式，并且已知数据点要确定四个未知参数a，b，c，d．r使用curvefit命令，数据输入。

2、初值输。

3、并且建立函数的M文件(Fun．m)．若定义，则输出r又如引例的求解，MATLAB程序、rt=(l、16)。

4、％数据输人ry=(428623242555586)。

5、rplot(t,y,’o’)％画散点图rp=polyfit(t,y,2)(二次多项式拟合)计算结果、p=-0.0440713252%二次多项式的系数r由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。

1、方法一常用的是多项式拟合，采用polyfit函数，在命令窗口输入自变量x和因变量y。

2、以二次多项式拟合为例，输入p=polyfit(x,y,2)，如果想拟合更高次的多项式，更换括号内数字即可。

3、方法二在MATLAB自带的曲线拟合工具包上方工具栏选取APPS，点击curvefitting。

4、在上方工具栏选取APPS，点击curvefitting输入自变量x和因变量y。

5、选择拟合方式，有多项式拟合polynomial，高斯拟合gaussian，幂指数拟合power等等，本次以多项式拟合为例。

6、通过数据计算，可以获得曲线参数(曲线函数中的各项系数)，从而实现曲线拟合。

1、打开Matlab软件，定义变量，X和Y。。

2、给变量赋值。可以手动输入，也可以通过文件导入的方式。。

3、输入cftool命令，打开拟合工具箱。。

4、在拟合工具箱中选择拟合变量。。

5、选择拟合函处醒数的类型。。

6、拟合多项式幂次的选针耍虚择。。

7、结果展示。在结果展示中也包含拟合误差。截信。

8、拟合结果保存。右击下方的结果，选择保存至工作区间。。

9、结果调用。可以直接在拟合结果变量名后添加“.p1”调用系数p类似可以pp3等。。

1、您好，这样的、单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱cftool，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。

2、下面结合我使用的MatlabR2007b来简单介绍如何使用这个工具箱。

3、假设我们要拟合的函数形式是y=A*x*x+B*x,且A>0,B>0。

4、在命令行输入数据、》x=(133231732810642082580332710525711290820447220435475)》y=(5101520253035404550)启动曲线拟合工具箱》cftool进入曲线拟合工具箱界面“CurveFittingtool”(1)点击“Data”按钮，弹出“Data”窗口。

5、(2)利用Xdata和Ydata的下拉菜单读入数据x,y，可修改数据集名“Datasetname”，然后点击“Createdataset”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数据集的曲线图。

6、(3)点击“Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口。

7、(4)点击“Newfit”按钮，可修改拟合项目名称“Fitname”，通过“Dataset”下拉菜单选择数据集，然后通过下拉菜单“Typeoffit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类型有、CustomEquations、用户自定义的函数类型Exponential、指数逼近，有2种类型，a*exp(b*x)、a*exp(b*x)+c*exp(d*x)Fourier、傅立叶逼近，有7种类型，基础型是a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)Gaussian、高斯逼近，有8种类型，基础型是a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)Interpolant、插值逼近，有4种类型，linear、nearestneighbor、cubicspline、shape-preservingPolynomial、多形式逼近，有9种类型，linear~、quadratic~、cubic~、4-9thdegree~Power、幂逼近，有2种类型，a*x^b、a*x^b+cRational、有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear~、quadratic~、cubic~、4-5thdegree~。

8、此外，分子还包括constant型SmoothingSpline、平滑逼近(翻译的不大恰当，不好意思)SumofSinFunctions、正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是a1*sin(b1*x+c1)Weibull、只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)选择好所需的拟合曲线类型及其子类型，并进行相关设置、——如果是非自定义的类型，根据实际需要点击“Fitoptions”按钮，设置拟合算法、修改待估计参数的上下限等参数。

9、——如果选CustomEquations，点击“New”按钮，弹出自定义函数等式窗口，有“LinearEquations线性等式”和“GeneralEquations构造等式”两种标签。

10、在本例中选CustomEquations，点击“New”按钮，选择“GeneralEquations”标签，输入函数类型y=a*x*x+b*x，设置参数a、b的上下限，然后点击OK。

1、不管是什么程序(matlab或是excel)，你必须得告许程序目标拟合公式的形式。

2、这里的形式，是指你的公式是多项式型、对数型、三角形或其它的形式，但是这个公式里面有待定的系数，而这个系数就是通过拟合得到的。

3、还有就是数据拟合，一般采用小二乘的方法，这种方法并不是所有形式的公式都可以拟合。

4、如果你的公式比较复杂，比如上说是一个积分形式，并且这个积分还不能显示的积出来，需要数值积分才可以积出来的话，用小二乘法就不行了，这时，matlab是没有现成的函数来进行拟合的，这时就需要自己编程序来实现，比如可以运用“黄金分割法”、“Powell优化”等方法来实现。

5、但，如你所提的问题，多项式是可以拟合的，多项式拟合也是基本的数据拟合。

6、可是呢，你又不知这个多项式是多少次的，这时候就需要根据你对已有数据观察加以判断了。

7、你可以先假定是N次的，然后根据拟合的效果看是否需要更改。

8、数据拟合并没有标准答案，只要你拟合出来的曲线和已有的数据符得相对比较好就行了。

9、转载，仅供参考。

10、。

1、首先打开电脑上的“matlab”软件，在命令行输入x=0:2*pi/8:2*pi确定x的取值，使用y=sin(x)产生正弦函数的数值，使用x和y的数据进行拟合，方便验证拟合结果。。

2、接着在命令行输入cftool，打开matlab自带的曲线拟合工具箱。。

3、曲线拟合工具箱的界面如下图所示，方框处可以选择拟合的数据。。

4、选择自变量为x，因变量为y，接下来点击方框处选择拟合方法，可以根据自己的需要选择，此处点击“sumofsine”进行正弦曲线拟合。。

5、选择拟合方法后，系统会自动对数据进行拟合，拟合结果如方框处所示。。

6、下面点击方框处“文件”，接着点击“printtofigure”，输入函数图像。。

7、输出的函数图像如下图所示，点击箭头处“插入”即可对图像进行修饰，设置坐标标签和图例等。。

8、下面点击箭头处的“保存”图标，即可保存曲线拟合的图像。。

1、拟合凯扮用铅孙旦polyfit和polyval.b=polyfit(x,y,2)%进行2次拟合，b是多项式前面槐扰的值。

2、就如2次拟合中y=ax+b,a,b的值。

3、yy=polyval(b,x)%得到拟合后y的新值plot(x,yy)%画拟合图。

1、单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱cftool，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲枣穗线拟合。

2、下面结合我使用的MatlabR2007b来简单介绍如何使用这个工具箱。

3、假设我们要拟合的函数形式是y=A*x*x+B*x,且A>0,B>0。

4、在命令行输入数据、》x=(133231732810642082580332710525711290820447220435475)》y=(5101520253035404550)启动曲线拟合工具箱》cftool进入曲线拟合工具箱界面“CurveFittingtool”(1)点击“Data”蠢冲按钮，弹出“Data”窗口。

5、(2)利用Xdata和Ydata的下拉菜单读入数据x,y，可修改数据集名“Datasetname”，然后点击“Createdataset”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数据集的曲线图。

6、(3)点击“Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口。

7、(4)点击“Newfit”按钮，可修改拟合项目名称“Fitname”，通过“Dataset”下拉菜单选择数据集，然后通过下拉菜单“Typeoffit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类型有、CustomEquations、用户自定义的函数类型Exponential、指数逼近，有2种类型，a*exp(b*x)、a*exp(b*x)+c*exp(d*x)Fourier、傅立叶逼近，有7种类型，基础型是a0+a1*cos(x*w)+b1*sin(x*w)Gaussian、高斯逼近，有8种类型，基础型是a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)Interpolant、插值逼凳档卜近，有4种类型，linear、nearestneighbor、cubicspline、shape-preservingPolynomial、多形式逼近，有9种类型，linear~、quadratic~、cubic~、4-9thdegree~Power、幂逼近，有2种类型，a*x^b、a*x^b+cRational、有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear~、quadratic~、cubic~、4-5thdegree~。

8、此外，分子还包括constant型SmoothingSpline、平滑逼近(翻译的不大恰当，不好意思)SumofSinFunctions、正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是a1*sin(b1*x+c1)Weibull、只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)选择好所需的拟合曲线类型及其子类型，并进行相关设置、——如果是非自定义的类型，根据实际需要点击“Fitoptions”按钮，设置拟合算法、修改待估计参数的上下限等参数。

9、——如果选CustomEquations，点击“New”按钮，弹出自定义函数等式窗口，有“LinearEquations线性等式”和“GeneralEquations构造等式”两种标签。

10、在本例中选CustomEquations，点击“New”按钮，选择“GeneralEquations”标签，输入函数类型y=a*x*x+b*x，设置参数a、b的上下限，然后点击OK。

11、(5)类型设置完成后，点击“Apply”按钮，就可以在Results框中得到拟合结果，如下例、generalmodel、f(x)=a*x*x+b*xCoefficients(with95%confidencebounds)、a=0.009194(0.009019,0.00937)b=78e-011(fixedatbound)Goodnessoffit、SSE、146R-square、0.997AdjustedR-square、0.997RMSE、0.8263同时，也会在工具箱窗口中显示拟合曲线。

12、这样，就完成一次曲线拟合啦，十分方便快捷。

13、当然，如果你觉得拟合效果不好，还可以在“Fitting”窗口点击“Newfit”按钮，按照步骤(4)~(5)进行一次新的拟合。

14、不过，需要注意的是，cftool工具箱只能进行单个变量的曲线拟合，即待拟合的公式中，变量只能有一个。

15、对于混合型的曲线，例如y=a*x+b/x，工具箱的拟合效果并不好。