matlab曲线拟合 函数 用法以及例子

资 源 简 介

matlab曲线拟合 函数 用法以及例子

详 情 说 明

在Matlab中，曲线拟合是数据分析的重要工具，常用于寻找数据间的潜在关系。常用的函数包括`polyfit`、`fit`和`cftool`，分别适用于不同场景。

`polyfit`函数：适用于多项式拟合。其基本用法是通过指定多项式阶数，拟合出最佳系数。例如，用二次多项式拟合一组散点数据时，返回的系数对应从高次到低次排列，可直接用于`polyval`函数计算拟合值。

`fit`函数：来自Curve Fitting Toolbox，功能更强大。支持自定义模型（如指数、正弦等），通过指定拟合类型和初始参数优化结果。例如，对衰减振荡数据可用`fit(x,y,'exp2')`进行双指数拟合。

图形化工具`cftool`：适合交互式操作。在命令窗口输入`cftool`即可打开界面，通过选择数据、模型类型（如多项式、高斯、自定义方程等）实时预览拟合效果，并导出代码或参数。

注意事项：拟合前需确保数据质量，剔除异常值；高阶多项式易过拟合，可通过残差分析评估效果；非线性拟合对初始参数敏感，需多次尝试。