方法一、用數(shù)據(jù)擬合工具箱CurveFittingTool

打開CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中輸入cftool，即可進入數(shù)據(jù)擬合工具箱。

輸入兩組向量x，y。

首先在Matlab的命令行輸入兩個向量，一個向量是你要的x坐標(biāo)的各個數(shù)據(jù)，另外一個是你要的y坐標(biāo)的各個數(shù)據(jù)。輸入以后假定叫x向量與y向量，可以在workspace里面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數(shù)一致，如果不一致的話是不能在工具箱里面進行擬合的。

例如在命令行里輸入下列數(shù)據(jù):

x=[196,186,137,136,122,122,71,71,70,33];

y=[0.012605;0.013115;0.016866;0.014741;0.022353;0.019278;0.041803;0.038026;0.038128;0.088196];

數(shù)據(jù)的選取。打開曲線擬合共工具界面，點擊最左邊的Xdata和Ydata，選擇剛才輸入的數(shù)據(jù)，這時界面中會出現(xiàn)這組數(shù)據(jù)的散點圖。

選擇擬合方法，點擊Fit

左側(cè)results為擬合結(jié)果，下方表格為誤差等統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

方法二、用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱

1、打開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，在commandwindow內(nèi)輸入nftool，進入Neuralfittingtool

2、導(dǎo)入數(shù)據(jù)，點擊next，導(dǎo)入Inputs為x，Targets為y。

3、選擇網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，點擊next，選擇訓(xùn)練集和測試集數(shù)量，點next，選隱藏層節(jié)點個數(shù)。

4、訓(xùn)練數(shù)據(jù)，點next，選train。

5、繪制擬合曲線，訓(xùn)練完成后電機plotfit

訓(xùn)練結(jié)果參數(shù)在訓(xùn)練完后自動彈出

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱可以用command寫，請搜索關(guān)鍵字matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)。

方法三、用polyfit函數(shù)寫

polyfit函數(shù)是matlab中用于進行曲線擬合的一個函數(shù)。其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是最小二乘法曲線擬合原理。曲線擬合：已知離散點上的數(shù)據(jù)集，即已知在點集上的函數(shù)值，構(gòu)造一個解析函數(shù)（其圖形為一曲線）使在原離散點上盡可能接近給定的值。

調(diào)用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，

其中n表示多項式的最高階數(shù)，xdata，ydata為將要擬合的數(shù)據(jù)，它是用數(shù)組的方式輸入。輸出參數(shù)a為擬合多項式y(tǒng)=a1x^n+...+anx+a,共n+1個系數(shù)。

%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')

方法四、自行寫算法做擬合

請參考數(shù)值分析教科書，擬合、插值方法較多，算法并不復(fù)雜，靈活套用循環(huán)即可