1、Matlab curve fitting tool的用法MATLAB擬合工具箱可以方便地擬合一元函數。我們先來構造一個帶有誤差的數據：其中噪聲Noise服從4倍標準正態分布：然后利用MATLAB擬合工具箱進行擬合。在命令窗拷入以下代碼：% 產生模擬數據x=-6:0.2:6;y=7*sin(x)+x.2-0.1*exp(x)+4*randn(size(x); % 畫出模擬數據曲線，顏色：黑，線寬：2, 標記大小：8，形狀：圓圈plot(x,y,Color,k,LineW,2,MarkerSize,8,Marker,o)% 坐標字符大小16set(gca,FontS,16)% 在規定坐標位置加文字

2、說明text(-2,40,y=7sin(x)+x2-0.1ex+Noise,FontS,16)% 坐標軸顯示范圍axis(-6 6 -15 50)運行結果：Fig-1擬合步驟如下：1）打開Curve fitting tool: 在命令窗中直接鍵入 cftool，這時顯示出擬合工具窗的GUI：Fig-22）選擇Data，在X Data 和 Y Data 中選擇數據，必要的話加上權數據，在 Data set name 框中給你擬合的數據起名(例如 xy)，然后按Create data set，則數據在擬合工具窗顯現。Fig-33） 按Fitting 鍵，顯示擬合編輯器：Fig-4按Creat da

3、ta set，我們從數據窗中看到了剛才保存的擬合數據xy。Fig-5在擬合曲線類型框（Type of fit）中有很多類擬合函數形式，比如選中多項式后，下面的窗口會顯示不同次數的多項式選項,比如選擇3次多項式（Cubic Ploynomial）Custom Equations 代表用戶自定義函數。Expotential e指數函數 Fourier 傅立葉函數，含有三角函數 Gaussian 正態分布函數，高斯函數 Interpolant 插值函數，含有線性函數，搬動均勻等類型的擬合 Polynomial 多項式函數 Power 冪函數 Rational 有理函數（不太了了，沒有若何用過） Sm

4、ooth Spline 光滑樣條插值 Sum of sin functions正弦函數類 Weibull 威布爾函數Fig-64）如果Type of fit中沒有所需的擬合函數形式，就需要自己編寫，這時，在Type of fit中選擇 Custom Equation，順序單擊New fit New健，出現方程編輯框：Fig-7如果自編方程不是廣義線性函數的形式，就選擇General Equation例如本題可寫給你的擬合函數起個名字，例如user1，以后遇到類似的函數形式擬合時，可以調用。給定初值后按ok Fig-85）在fitting窗中選擇Apply這時在圖形窗顯示擬合的結果的同時，res

5、ults 給出擬合結果：Fig-9想把這個擬合的圖像導出的話，在Curve Fitting Tool窗口的File菜單下選Print to Figure，此時彈出一個新的圖像窗口，里面是你要導出的圖像，在這個figure窗口的File菜單里再選Export，選擇好合適的形式，尋常是jpeg，選擇好途徑，點擊OK就可以了。這些結果包括： 擬合函數的形式； 參數的估計以及95%的置信區間。其含義是：如果擬合殘差的分布是以0為期望值的正態分布，那么所給的區間有95%的可能性包含參數的真值。 擬合優度的判斷。關于擬合優度。擬合窗的Fit options 中可以對擬合算法、擬合區域、置信度以及參數初值等

6、做出選擇。7）curve fitting tool-Analysis中可以根據給定的x值輸出擬合值、一階導數值、二階導數值和積分的值，例如我們的擬合節點為從-6到6，間隔0.1,希望給出擬合值、一階導數值和相應的圖，則構選相應的功能，可得出下面的結果：Fig-9Fig-10以上數據可以按Save to workspace保存。在Fitting對話框中的Results文本框中顯示有這回擬合的首要統計音信，主要有 General model of sin1: . (函數形式） Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信區間內的擬合常數） a1=. ( . .) （等號后頭是平均值，括號里是范疇） . Godness of fit: (統計結果）