matlab 拟合工具箱使用1.打开 CFTOOL 工具箱在 Matlab 6.5 以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同 Windows 的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。也可以在命令窗口中直接输入"cftool"，打开工具箱。2.输入两组向量 x，y首先在 Matlab 的命令行输入两个向量，一个向量是你要的 x 坐标的各个数据，另外一个是你要的 y 坐标的各个数据。输入以后假定叫 x 向量与 y 向量，可以在 workspace 里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，假如不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。例如在命令行里输入下列数据: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];3.选取数据打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个 Data 对话框，在 Data Sets 页面里，在 X Data 选项中选取 x 向量，Y Data 选项中选取 y 向量，假如两个向量的元素数相同，那么Create data set 按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方 Data Sets 列表框中。关闭 Data 对话框。此时 Curve Fitting Tool 窗口中显示出这一数据组的散点分布图。4.拟合曲线(幂函数 power)。点击 Fitting...按钮，出现 Fitting 对话框，Fitting 对话框分为两部分，上面为 Fit Editor，下面为 Table of Fits,有时候窗口界面比较小，Fit Editor 部分会被收起来，只要把 Table of Fits上方的横条往下拉就可以看见 Fit Editor。在 Fit Editor 里面点击New Fit 按钮，此时其下方的各个选框被激活，在 Data Set 选框中选中刚才建立的 x-y 数据组，然后在 Type of fit 选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是：Custom Equations 用户自定义函数Expotential e 指数函数Fourier 傅立叶函数，含有三角函数Gaussian 正态分布函数，高斯函数Interpolant 插值函数，含有线性函数，移动平均等类型的拟合Polynomial 多项式函数Power 幂函数Rational 有理函数（不太清楚，没有怎么用过）Smooth Spline ？？（光滑插值或者光滑拟合，不太清楚）Sum of sin functions 正弦函...
