matlab 函数拟合（如何使用matlab实现数据的曲线拟合）
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如何使用matlab实现数据的曲线拟合
MATLAB是很多科研工作处理数据的基本工具，在实验获得数据之后，如何更好的处理数据，拟合成曲线帮助我们找到规律呢？下面介绍如何使用matlab实现数据拟合。
打开Matlab软件，在命令窗口将数据导入，并分别给数据命名，这里以x ,Y命名两个行向量数据。x=;这里的数据也可以通过文件读取的方式导入（如csvread,load等命令）。
在命令窗口输入cftool，打开拟合窗口。
在拟合窗口选择要拟合的数据，那个作为x,哪个作为y。图中标记框1、2所示。然后在上方位置标记框3中选择要拟合的目标函数的类型，这里选择的“polnomial”(多项式)，同时可以在”degree“设置多项式的次数。在图中标记框4中可以显示出原始数据点和拟合曲线。
拟合结果的误差有多少，拟合是否满足需求可以通过左侧中间位置的“results”中给出具体的多项式方程的形式以及各个系数的拟合数值，同时会给出误差分析结果。
如果第一次选择的拟合函数的类型不能够满足误差要求，可以回到步骤3，标记框3重新选择拟合函数的类型（如图），然后重复步骤3/4，直到找到合适的拟合函数。
保存拟合结果到工作区，以备调用。例如，fittedmodel.p1的值就是拟合系数p1的数值。
怎么用matlab进行数据的多元拟合
如何用matlab进行数据的多元函数拟合？
1、拟合前，我们应准备x1,x2,x3,。。。,y的一系列数据
2、将x1,x2,x3,。。。数据赋值给X变量
3、自定义多元函数拟合函数，如func=@(a,x)a(1)*x1+a(2)*x2+a(3)*x3+a(4)，a为拟合系数
4、初定a的初始值，如a0= %其个数必须与拟合显示对应
5、利用nlinfit或lsqcurvefit函数，求其拟合系数。如
=nlinfit(X,y,func,a0)
这里，a为拟合系数；r为残差； J为Jacobian 矩阵
6、利用nlparci函数，求得拟合系数的置信区间，即
ci = nlparci(p,r,J)
7、计算拟合值，即 yi=func(a,x)
8、计算原数据与拟合数据的相关性，如R²≈1，则认为拟合是合理的。
MATLAB如何对三角函数进行拟合
Matlab可以输入与三角函数相关的数据以及三角函数形式，从而求出待定的系数，完成数据拟合。完成三角函数拟合过程如下：
1、打开Matlab，在命令行窗口输入需要拟合数据。
2、在命令行窗口输入“cftool”打开曲线拟合工具。
3、在拟合工具左侧选择x、y变量，并在右侧选择所需的拟合函数（如“Custom Equation”），或输入所需的自定义函数;
4、设置完毕，即可在下方查看拟合图像。如果拟合图像与实际不符，需返回检查函数格式或变量数据是否出现错误。
MATLAB中如何拟合数据
MATLAB中用多项式拟合函数可以完成此功能：
如下图所示：
生成曲线图：
参考代码：（可复制粘贴）
PX=; %给出三个点的坐标
PY=; %给出三个点的坐标
k = polyfit(PX,PY,2) %用多项式曲线拟合函数的系数k，2表示多项式次数（即二次函数）
x=; %作函数曲线，从-5到13，间隔0.1(间隔越小精度越高)
fx=polyval(k,x); %由多项式系数表示的多项式函数，求数组x对应的函数值fx
plot(PX,PY,’r*’,x,fx,’b-’) %作图：过这3个点的二次函数曲线
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