• cftool工具箱主要是針對數據擬合的。使用起來特別的強大，尤其對于數據的處理超級方便，可以直接對于數據擬合，并且可以預設各種的擬合方案。這里注意的是非線性的也可以進行擬合，例如：冪律，高斯等等。

https://jingyan.baidu.com/article/6f2f55a16aba04b5b93e6cca.html? ?

cftool做擬合教程_rayna00的博客-CSDN博客? ? ?

MATLAB的cftool工具箱簡介 - tensory - 博客園

Matlab曲線擬合工具箱CFTOOL實例解析_上海探戈_新浪博客

• polyfit(x,y,n)。用多項式求過已知點的表達式，其中x為源數據點對應的橫坐標，可為行向量、矩陣，y為源數據點對應的縱坐標，可為行向量、矩陣，n為你要擬合的階數，一階直線擬合，二階拋物線擬合，并非階次越高越好，看擬合情況而定。

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https://blog.csdn.net/wendingzhulu/article/details/43062845

• fittype。

http://www.javaxxz.com/thread-366786-1-1.html

%fittype function %for Y=wm1.*N./power(1+a1*N,b1); %when 0<ab-a<1,there's a peak,up first and down secondly; %when 1<ab-a,all down; %when ab-a<0,all up.wm1=5,a1=2,b1=1.1; N = linspace(1,100); Y = wm1.*N./power(1+a1*N,b1); plot(N,Y) myfittype = fittype('wm.*N./power(1+a*N,b)','dependent',{'Y'},'independent',{'N'},...'coefficients',{'wm','a','b'}); myfit = fit(N',Y',myfittype) a=myfit.a b=myfit.b wm=myfit.wm plot(myfit,N,Y)

• 非線性擬合lsqcurvefit、nlinfit、lsqnonlin

lsqcurvefit縱軸最佳擬合的范圍在0到100（絕對值），實際擬合情況還需要根據數據特點來定，但是比nlinfit、lsqnonlin效果要好很多。

非線性擬合lsqcurvefit、nlinfit - 新參者 - 博客園

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%lsqcurvefit function%首先制造一些假數據，用來檢驗函數的可行性； %當然也可以直接把真實數據賦值給N、Y兩個變量. wm1=50,a1=2,b1=2; %函數中的三個參數. N=1:100; Y=wm1*N./power(1+a1*N,b1)+rand(size(N)); %待檢驗的函數；并加入均勻分布的噪聲scatter(N,Y) hold on;a=[1 2 3]; %變量設置，分別對應函數中的三個參數.f=@(a,x)a(1)*x./power(1+a(2)*x,a(3)); %設定函數變量及其參數.a=lsqcurvefit(f,a,N,Y) %利用相應函數提取參數. x=1:100; f2=a(1)*x./power(1+a(2)*x,a(3))； %得到的擬合函數 plot(f2) %lsqnonlin function wm1=10,a1=1,b1=0.9; N=1:100; Y=wm1*N./power(1+a1*N,b1)+rand(size(N));scatter(N,Y) hold on;fun=@(a)a(1)*N./power(1+a(2)*N,a(3))-Y;x0=[1,1,1]; a=lsqnonlin(fun,x0)f2=a(1)*N./power(1+a(2)*N,a(3)); plot(N,f2)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab数据拟合的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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