Matlabcurvefittingtool用法图文教程.pdf

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1、.Matlab curve fitting toolMatlab curve fitting tool 的用法的用法MATLAB 拟合工具箱可以方便地拟合一元函数。我们先来构造一个带有误差的数据：其中噪声 Noise 服从 4 倍标准正态分布：然后利用 MATLAB 拟合工具箱进展拟合。在命令窗拷入以下代码：% 产生模拟数据*=-6:0.2:6;y=7*sin(*)+*.2-0.1*e*p(*)+4*randn(size(*);% 画出模拟数据曲线，颜色：黑，线宽：2, 标记大小：8，形状：圆圈plot(*,y,Color,k,LineW,2,MarkerSize,8,Marker,o)% 坐

2、标字符大小 16set(gca,FontS,16)% 在规定坐标位置加文字说明te*t(-2,40,y=7sin(*)+*2-0.1e*+Noise,FontS,16)% 坐标轴显示围a*is(-6 6 -15 50).!.运行结果：Fig-1拟合步骤如下：1翻开 Curve fitting tool: 在命令窗中直接键入 cftool，这时显示出拟合工具窗的 GUI：Fig-22选择 Data，在* Data 和 Y Data 中选择数据，必要的话加上权数据，在 Data set name 框中给你拟合的数据起名(例如 *y)，然后按Create data set，那么数据在拟合工具窗显现。

3、Fig-33 按 Fitting 键，显示拟合编辑器：Fig-4按 Creat data set，我们从数据窗中看到了刚刚保存的拟合数据*y。Fig-5在拟合曲线类型框Type of fit中有很多类拟合函数形式，比方选中多项式后，下面的窗口会显示不同次数的多项式选项,比方选择 3 次多项式Cubic Ploynomial.!.Custom Equations 代表用户自定义函数。E*potential 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，搬动均匀等类型的拟合Polynomial 多项式函数

4、Power 幂函数Rational 有理函数不太了了，没有假设何用过Smooth Spline 光滑样条插值Sum of sin functions 正弦函数类Weibull 威布尔函数Fig-64如果Type of fit 中没有所需的拟合函数形式，就需要自己编写，这时，在Type of fit 中选择 Custom Equation，顺序单击 New fit New 健，出现方程编辑框：Fig-7.!.如果自编方程不是广义线性函数的形式，就选择General Equation 例如此题可写给你的拟合函数起个名字，例如 user1，以后遇到类似的函数形式拟合时，可以调用。给定初值后按 okF

5、ig-85在 fitting 窗中选择 Apply 这时在图形窗显示拟合的结果的同时，results 给出拟合结果：Fig-9想把这个拟合的图像导出的话，在 Curve Fitting Tool 窗口的 File 菜单下选Print to Figure， 此时弹出一个新的图像窗口， 里面是你要导出的图像， 在这个figure窗口的 File 菜单里再选 E*port，选择好适宜的形式，寻常是 jpeg，选择好途径，点击 OK 就可以了。这些结果包括： 拟合函数的形式； 参数的估计以及 95%的置信区间。其含义是： 如果拟合残差的分布是以 0 为期望值的正态分布，那么所给的区间有 95%的可能性

6、包含参数的真值。 拟合优度的判断。关于拟合优度。拟合窗的 Fit options 中可以对拟合算法、拟合区域、置信度以及参数初值等做出选择。.!.7curve fitting tool-Analysis 中可以根据给定的*值输出拟合值、一阶导数值、二阶导数值和积分的值，例如我们的拟合节点为从-6 到 6，间隔 0.1,希望给出拟合值、一阶导数值和相应的图，那么构选相应的功能，可得出下面的结果：Fig-9Fig-10以上数据可以按 Save to workspace 保存。在 Fitting 对话框中的 Results 文本框中显示有这回拟合的首要统计音信，主要有General model of sin1: . (函数形式Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信区间的拟合常数a1=. ( . .) 等号后头是平均值， 括号里是畴 . Godness of fit: (统计结果SSE: . 方差R-squared: . (决计系数，不知道做什么的Adjusted R-squared: . (改进后的决定系数，如何校正的不得而知RMSE: . (模差.!.