如何用matlab数据拟合函数?

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。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。\x0d\x0a\x0d\x0a假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0。\x0d\x0a\x0d\x0a1、在命令行输入数据：\x0d\x0a》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475]；\x0d\x0a》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]；\x0d\x0a\x0d\x0a2、启动曲线拟合工具箱\x0d\x0a》cftool\x0d\x0a\x0d\x0a3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”\x0d\x0a（1）点击“Data”按钮，d出“Data”窗口；\x0d\x0a（2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，可修改数据集名“Data set name”，然后点击“Create data set”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；\x0d\x0a（3）点击“橡游余Fitting”按钮，d出“Fitting”窗口；\x0d\x0a（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单选择数据集，然后通磨轮过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类型有：\x0d\x0aCustom Equations：用户自定义的函数类型\x0d\x0aExponential：指数逼近，有2种梁滚类型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)\x0d\x0aFourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)\x0d\x0aGaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)\x0d\x0aInterpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving\x0d\x0aPolynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~\x0d\x0aPower：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + c\x0d\x0aRational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~；此外，分子还包括constant型\x0d\x0aSmoothing Spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思）\x0d\x0aSum of Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是 a1*sin(b1*x + c1)\x0d\x0aWeibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)

如何用matlab拟合出两组数据之间的关系？具体如下：

可以直接用矩阵来存放数据。

当数据比较繁杂时，可以从excel等文件中导入。当所有数据存入工作空间后，在命令窗口中输入ftool,点击回车。

在拟合工具窗口的左边，选择变量，就是分别选择x和y。选择拟合需要的曲线类型，常规就是是线性拟合，平滑曲线等。

选择后会自动拟合，并给出拟合函数的表达式。

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，会碧老得到很多实验数据拆前。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，还悔御升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。

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