利用 MATLAB 拟合数据可遵循以下步骤：使用 load 函数加载数据。使用 plot 函数可视化数据。根据数据特点，选择线性、多项式、指数等拟合模型。使用 fit 函数执行拟合。使用 evaluate 函数评估拟合模型。使用 hold on 和 plot 函数在现有散点图上绘制拟合曲线。可通过 model 变量访问拟合参数。
如何利用 MATLAB 拟合数据
1. 数据加载
首先，使用 load 函数加载要拟合的数据。例如，假设数据存储在名为 'data.mat' 的文件中：
load('data.mat')2. 数据可视化
使用 plot 函数对数据进行可视化，以了解数据的分布和趋势。
plot(x, y)
3. 选择拟合模型
MATLAB 提供了多种拟合模型，如线性、多项式、指数、对数和高斯模型。选择最适合数据的模型：
- 线性模型：
fitlm(x, y) - 多项式模型：
polyfit(x, y, n)（其中 n 是多项式的阶数） - 指数模型：
fittype('exp(x)') - 对数模型：
fittype('log(x)') - 高斯模型：
fittype('gauss1')
4. 执行拟合
使用 fit 函数执行拟合：
model = fit(x, y, fittype('linear'));5. 评估拟合
使用 evaluate 函数评估拟合模型：
y_fit = evaluate(model, x);
6. 绘制拟合曲线
在现有数据散点图上绘制拟合曲线：
hold on % 在现有图上绘制 plot(x, y_fit, 'r') % 用红色绘制拟合曲线
7. 查看模型参数
可以使用 model 变量访问拟合参数：
coeff = model.Coefficients;
