matlab曲线拟合函数工具（如何使用matlab 2014a 做数据曲线拟合）
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如何使用matlab 2014a 做数据曲线拟合
方法一、用数据拟合工具箱 Curve Fitting Tool
打开CFTOOL工具箱。在matlab的command window中输入cftool，即可进入数据拟合工具箱。
输入两组向量x，y。
首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。
例如在命令行里输入下列数据:
x = ;
y = ;
数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的X data和Y data，选择刚才输入的数据，这时界面中会出现这组数据的散点图。
选择拟合方法，点击Fit
左侧results为拟合结果，下方表格为误差等统计数据。
方法二、用神经网络工具箱
1、打开神经网络工具箱，在command window内输入nftool，进入Neural fitting tool
2、导入数据，点击next，导入Inputs为x，Targets为y。
3、选择网络参数，点击next，选择训练集和测试集数量，点next，选隐藏层节点个数。
4、训练数据，点next，选train。
5、绘制拟合曲线，训练完成后电机plot fit
训练结果参数在训练完后自动弹出
神经网络工具箱可以用command写，请搜索关键字matlab 神经网络工具箱函数。
方法三、用polyfit函数写
polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。
调用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，
其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式 y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。
%例程
A=polyfit(x,y,2);
z=polyval(A,x);
plot(x,y,’r*’,x,z,’b’)
方法四、自行写算法做拟合
请参考数值分析教科书，拟合、插值方法较多，算法并不复杂，灵活套用循环即可
matlab拟合曲线的方法有几种
matlab最常用拟合曲线的函数有：
1、regress（）和polyfit（）适用于线性函数的拟合
2、lsqcurvefit（）和nlinfit（）适用于较复杂的非线性函数的拟合
3、fit（）适用于最常用函数的拟合，如指数函数，傅立叶函数、高斯函数、多项式函数、幂函数、有理函数等等。类似于cftool工具箱。
求解MATLAB这个怎么把函数和曲线拟合出来
在command window输入以下指令：
》》 x=;
》》 y=;
》》 z=;
》》 cftool
会出现matlab自带的曲线拟合工具，选择你需要的拟合曲线类型即可。左下results窗口内是拟合方程。
【数学建模算法】（番外6）Matlab曲线拟合工具箱cftool
以一个例子作为这篇文章的开始：
利用Matlab中的cftool寻找适当的模型对这个数据进行拟合。
发现曲线形状更像一个二次曲线或者一个指数曲线，所以决定使用二次曲线或指数曲线分别拟合选择效果好的一种。
接下来就要用到工具箱了
在命令行输入cftool
之后就会出现cftool的主界面
下面对界面进行逐一介绍：
可以看到cftool工具箱支持最多3维数据的拟合，而且还可以为数据增加权重。
在你打开工具箱之后，它会自动读取工作区的数据，你需要将其分别赋给X,Y,Z data。
左边部分：
最上面：函数类型
Polynomial：多项式
Degree：多项式阶数。
Robust：鲁棒性要求：
Off——无要求
LAR——(least absolute residual)最小绝对残差
Bisquare——赋权最小残差，给离曲线近的给予较大的权重，远的给予较小的权重。
Custom Equation：用户自定方程
下面是用户自行编写的函数形式。
指数型Exponential
举例说明到此结束，剩下的类型请读者自行探索。
在这部分中会给出函数的模型和计算出的参数值。
给出按参数拟合出的函数图像。
二次多项式：
指数型：
从二者的结果比较可以明显看出，多项式的拟合效果更好。
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