matlab代码实现求曲线拟合

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matlab代码实现求曲线拟合

详 情 说 明

MATLAB作为强大的数学计算工具，提供了多种曲线拟合方法，特别适合处理实验数据或工程数据的拟合问题。以下是几种常见的曲线拟合实现思路：

polyfit函数法 最基础的方法是使用polyfit进行多项式拟合。该函数基于最小二乘法原理，只需输入数据点的x/y坐标和期望的多项式阶数，就能返回拟合系数。高阶多项式虽然能更好拟合数据，但需警惕过拟合问题。

cftool交互工具 对于不熟悉命令行的用户，MATLAB的曲线拟合工具箱（cftool）提供图形化操作界面。只需导入数据，即可选择指数、傅里叶级数等20+内置模型，实时观察拟合效果并导出代码。

自定义函数拟合 当需要拟合特殊函数形式时，可用fittype定义函数模板（如y=aexp(bx)），配合fit函数进行非线性最小二乘拟合。这种方法需要对模型有初步的数学认识。

实际应用中常配合plot绘制原始数据与拟合曲线对比图，通过计算R-square等指标评估拟合质量。对于存在噪声的数据，可先使用smoothdata平滑处理再拟合。