matlab中curve fitting tool（曲线拟合工具）

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在 MATLAB 中使用曲线拟合工具（Curve Fitting Tool）进行数据分析时，通常涉及两版工具的使用。以下内容将详细介绍在 MATLAB 环境中，如何高效地应用曲线拟合工具进行数据拟合。

### 新版曲线拟合工具使用流程

新版曲线拟合工具提供了一种直观且易用的方法进行数据拟合，适用于单一曲线的拟合。

启动曲线拟合工具




方式1：在 MATLAB 命令行中输入`cftool`命令即可直接进入工具窗口。
方式2：在主菜单中选择“应用程序”->“CurveFitting”。





准备数据




在 MATLAB 命令行中输入要拟合的数据。





选择曲线拟合




在曲线拟合工具左侧，给拟合曲线命名。
从下拉菜单中选择数据。





选择拟合类型




从“Custom Equations”、“Exponential”、“Fourier”、“Gaussian”、“Interpolant”等预设类别中选择合适的函数类型。
点击中间的下拉菜单，查看具体类型选项。





执行拟合




选择曲线类型后，下方会出现一个散点图。
点击窗口右侧的“Fit”按钮，查看拟合结果。

如果拟合曲线与数据点不符合预期，可以尝试调整曲线类型。

### 老版曲线拟合工具使用流程

对于希望在同一图表上展示多条曲线的用户，老版曲线拟合工具提供了方便的解决方案。

启动老版曲线拟合工具




使用`cftool –v1`命令在 MATLAB 命令行中启动老版曲线拟合工具。





加载数据




在 MATLAB 命令行中输入数据以准备拟合。
点击“data...”按钮，选择x横坐标和y纵坐标变量。





创建数据集




在弹出的Data窗口中选择x和y，点击“Create data set”按钮。
关闭Data对话框。





进行曲线拟合




点击“fitting...”按钮，进入Fitting对话框。
点击“New fit”为每条曲线命名。
在Type of fit 下拉菜单中选择拟合类型。
点击“Apply”按钮查看拟合结果。

通过以上步骤，用户可以有效地使用 MATLAB 的曲线拟合工具进行数据分析，实现数据可视化和数学建模。在拟合过程中，根据数据特点和需求，灵活选择合适的函数类型和调整参数，以获得准确的拟合结果。