Matlab 双曲线拟合问题。

matlab中拟合用polyfit和polyval。
b=polyfit(x,y,2);%进行2次拟合，b是多项式前面的值。就如2次拟合中y=ax+b,a,b的值。
yy=polyval(b,x);%得到拟合后y的新值
plot(x,yy)%画拟合图。

拟合步骤:
1、求(获)得一系列x,y对应值
x=[]
y=[]
2、根据画出的曲线,,设定拟合函数
fun=inline('a(1)+a(2)exp(a(3)x','a','x')
3、初定x0的初值
x0=[0
0
0]
4、用拟合函数求出拟合系数
a=lsqcurvefit(fun,x0,x,y)
或
a=
nlinfit(x,y,fun,x0)
用cftool的结果与实际是有较大的误差。你不仿用二种获得的拟合函数，将已知值x代人，得到的yi，那个更接近已知值y。
一般用cftool工具箱，来判断拟合函数可能的形式。

在命令行输入图中所示的数据；
如何利用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合
在窗口中输入cftool，按enter键进入拟合工具箱；
如何利用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合
在Xdata中选择x，Ydata中选择y；
如何利用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合
修改fitname名称为拟合曲线1；
如何利用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合
在右侧的下拉菜单中选择拟合曲线的类型，再选择相应的degree和robust；
如何利用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合
单机fit options，设定参数上下限；
如何利用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合
设置完成后自动更新，我们可从窗口中看到相应的拟合曲线，在result中看到拟合结果。
如何利用MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合

matlab是一个很强大的数据处理软件，是人们进行数据分析的得力助手。一般我们做社会调研或科学研究时，会得到很多实验数据。当需要研究两个变量之间的关系时，经常要用到曲线拟合。曲线拟合不仅能给出拟合后的关系式，还能用图形直观的展现出变量之间的关系。
其实用matlab做曲线拟合很便捷，下面将以两个变量(y=f(x))为例详细介绍：
运行matlab软件。
在工作空间中存入变量的实验数据。具体如下：
可以直接用矩阵来存放数据，直接在命令窗口输入
x=[数据x1，数据x2，,数据xn];
y=[数据y1，数据y2，,数据yn];
当数据较多时，可以从excel，txt等文件中导入。
把数据存入工作空间后，在命令窗口中输入cftool,回车运行。
在这个拟合工具窗口的左边，选择变量，即分别选择x,y。
选择拟合的曲线类型，一般是线性拟合，高斯曲线，平滑曲线等，根据需要选择。
选择完后会自动完成拟合，并且给出拟合函数表达式。

clear,clc
x1 = [147000   147500   148000   148500   149000   149500   150000   150500   151000   151500  152000   152500   153000   153500   154000   154500   155000   155500   156000   156500   157000];
y1 = [11496    11822    12153    12491    12832    13180    13534    13894    14262    14634  15015    15402    15799    16201    16613    17033    17462    17901    18350    18809     19279];
F1 = @(X,x,y) xx+X(1)xy+X(2)yy+X(3)x+X(4)y + X(5)  
% 圆锥曲线  X为系数
F = @(X) F1(X,x1,y1)
X0 =  [03 04 04 04 05]       % Starting guess
[Xf,resnorm] = lsqnonlin(F,X0)    % Invoke optimizer  Xf为拟合系数 
syms x y
F2 = F1(Xf,x,y)  %  拟合曲线  双曲线
xmax = max(x1);xmin = min(x1);
ymax = max(y1);ymin = min(y1);
ezplot(F2,[xmin,xmax,ymin,ymax])  %  拟合曲线 双曲线
hold on
plot(x1,y1,'')

---