用matlab实现拟合的几个例子源码， ％x,y应是原始数据，下面的数据仅是为了说明问题而自设的示例数据。...

资 源 简 介

用matlab实现拟合的几个例子源码， ％x,y应是原始数据，下面的数据仅是为了说明问题而自设的示例数据。...

详 情 说 明

Matlab提供了强大的数据拟合工具，能够帮助用户从实验数据中提取有价值的数学模型。以下是几种常见的拟合方法实现思路：

对于线性拟合，最简便的方法是使用polyfit函数。该函数基于最小二乘法原理，可以快速得到拟合直线的斜率和截距。使用时只需输入x、y数据数组和拟合阶数1，函数就会返回最佳拟合参数。

多项式拟合是线性拟合的扩展，只需将polyfit的阶数参数改为更高数值即可。例如二次多项式拟合使用阶数2，会返回三个系数分别对应x²、x和常数项。但需要注意高阶多项式可能导致过拟合问题。

非线性拟合场景下，可以使用fit函数配合fittype定义自定义模型。这种方法支持指数、对数、幂函数等多种非线性模型。关键步骤包括定义模型方程、设置初始参数和边界条件。

所有拟合结果都可以通过plot函数可视化展示。将原始数据点与拟合曲线绘制在同一坐标系中，可以直观评估拟合质量。此外，计算决定系数R²或均方根误差RMSE等指标能定量分析拟合优度。

对于工程应用，Curve Fitting工具箱提供了交互式拟合界面，支持上百种内置模型和自定义方程，并能自动生成拟合报告。这是处理复杂拟合问题的有效工具。