Matlab曲线拟合工具箱cftool功能

cftool拟合对数函数表达式

cftool拟合对数函数表达式
Matlab中拟合对数函数是指用Matlab来拟合数据点集合。

如果点组够多，并且各个点的误差比较小，使用Matlab的curve fitting功能可以很容易地拟合出一个对数函数表达式，而无需了解任何数学原理。

一、Matlab拟合对数函数的实现步骤：
1. 下载并安装Matlab。

2. 打开Matlab，输入“cftool”打开curve fitting工具箱，然后从数据菜单中选择“回归分析->形状类型选择”，在出现的窗口中选择对数函数，点击下一步。

3. 在弹出的窗口中回答“x”和“y”标签，将原始数据代入，点击完成，弹出新窗口，显示拟合曲线。

4. 点击“coefficients”按钮，调出拟合参数窗口，显示参数估计值。

5. 打开命令窗口，输入函数表达式，即将Matlab的cftool拟合的参数估计值代入，便可以得到函数表达式。

二、Matlab拟合对数函数的优点：
1. 运算简便，节省时间，结果准确精确。

2. 计算函数可以快速且容易地由数据得出。

3. 对数函数可以方便地根据不同需求进行修改，使其达到最优状态。

4. 拟合后的函数有较高的预测准确率，可以被应用于模拟和分析工作中。

用MATLAB(高版本) cftool拟合多条曲线

听说你想要用cftool作出这样的东西？楼上有人说用cftool-v1,不过很绝望比较新的版本都完全无法使用这个功能了。

反正我的R2016a不行。

我也是在问遍没有可靠的解法后自己无意间摸索出来的，完全原创，希望对大家有帮助！转载请注明原出处和原作者！这里我们以RLC串联谐振需要在同一个坐标里画出频率特性的XC，XL，Z曲线为例，首先敲出坐标数据如下（请手动无视i数据）：然后运行，转到了cftool界面如下：首先我们拟合xc-f曲线（这是个反函数曲线），然后点：文件——generate code然后你看到了这个：保存一下，然后点运行，这里就有点GAY了，说什么参数不足，但是没事，你鼠标点一下“键入运行代码那一行然后变成了下面这个样子”，再点运行图标。

然后会跳出一个窗口，就是下面这个玩意儿，注意观察的话，你会发现他的曲线颜色和你一般的直接从cftool里点print to figure曲线颜色不一样！我们要的就是这个效果！保留上面这个窗口，回答cftool依次把剩下的xl-f曲线，z-f曲线按照上面的步骤操作，得到三个窗口。

接下来是见证奇迹的时候了！进到每个窗口把属性编辑器打开，像酱紫：然后你看到下面这一幕：没错，刚才的单个独立窗口合并到了一起变成了三个标签！接下来就是把任何两个标签里的曲线复制到余下哪一个，比如我们把figure1，figure2里的曲线都弄到figure3里：选中figure2曲线——右击复制（千万不要用ctrl+c,不信你可以看一下会发生什么。

）——到figure3里右击粘贴（同样的道理，不要Ctrl+v），现在看到你要的了吧！对figure1实行同样的操作，然后就得到了：剩下的就是用属性编辑器编辑成你要的样子了！声明一下，如果直接从cftool里print to figure三次然后再复制粘贴是不行的，应为根本无法实现曲线的复制粘贴，他产生的结果会和上面你用Ctrl+c复制Ctrl+v粘贴产生同样的效果，根本不是我们想要的！重复一遍，我也是在问遍没有可靠的解法后自己无意间摸索出来的，完全原创，完全野路子，希望对大家有帮助！转载请注明原出处和原作者！谢谢！吐槽一下知乎的回答编辑板块渣渣。

MATLAB工具箱之cftool

MATLAB⼯具箱之cftoolSSE -- The sum of squares due to error. This statistic measures the deviation of the responses from the fittedvalues of the responses.A value closer to 0 indicates a better fit.由于误差⽽产⽣的平⽅和。

这个统计量测量响应与响应的适配值之间的偏差。

接近0的值表⽰更好的拟合。

R-square -- The coefficient of multiple determination.This statistic measures how successful the fit is inexplaining the variation of the data.A value closer to 1 indicates a better fit.R-平⽅--多重决定系数，这个统计数据衡量了拟合在解释数据变化⽅⾯的成功程度，接近1的值表⽰更好的拟合。

Adjusted R-square -- The degree of freedom adjusted R-square.A value closer to 1 indicates a better fit. Itgenerally the best indicator of the fit quality when you add additional coefficients to your model.调整后的R-平⽅--⾃由度调整后的R-平⽅。

接近1的值表⽰更好的拟合。

当你在你的模型中添加额外的系数时，它通常是拟合质量的最佳指标。

RMSE -- The root mean squared error. A value closer to 0 indicates a better fit.RMSE-均⽅根误差。

MATLAB拟合函数使用说明

MATLAB拟合函数使用说明MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析软件，其中的拟合函数可以用来对实验数据进行拟合以获得一个数学模型，进而预测和分析数据。

使用MATLAB进行数据拟合可以帮助我们理解数据的规律和趋势，进行预测和决策。

在MATLAB中，有多种不同的拟合函数可以使用，包括线性拟合、多项式拟合、非线性拟合等。

下面将对其中几种常用的拟合函数进行介绍，并说明如何使用这些函数进行数据拟合。

1. 线性拟合：使用polyfit函数可以进行线性拟合。

该函数的基本语法为：```p = polyfit(x, y, n)```其中x和y是待拟合的数据，n是拟合多项式的次数。

函数返回一个多项式系数向量p，可以用polyval函数将该多项式应用于其他数据进行预测。

2. 多项式拟合：在MATLAB中，可以使用polyfitn函数进行多项式拟合。

该函数的基本语法为：```p = polyfitn(x, y, n)```其中x和y是待拟合的数据，n是拟合多项式的次数。

函数返回一个多项式系数向量p，可以用polyvaln函数将该多项式应用于其他数据进行预测。

3. 非线性拟合：MATLAB提供了curve fitting toolbox工具箱，其中的cftool函数可以进行非线性拟合。

使用cftool函数可以通过交互界面进行拟合，也可以通过脚本进行自定义拟合。

该工具箱提供了多种非线性模型，如指数模型、对数模型、幂函数模型等。

在进行拟合之前，首先需要准备好待拟合的数据。

常见的方式是将数据存储在一个数组或矩阵中，然后将数组或矩阵传递给拟合函数进行处理。

拟合函数的参数列表中各个参数的选择对拟合结果有一定的影响，一般情况下需要根据具体问题选择合适的参数。

例如，在多项式拟合中，选择合适的拟合多项式的次数n可以避免过度拟合或欠拟合的问题。

进行数据拟合后，可以使用plot函数将原始数据和拟合结果进行可视化比较。

此外，还可以使用拟合结果进行预测，通过polyval或polyvaln函数将拟合多项式应用于其他数据，得到预测结果。

matlab拟合工具箱的使用

matlab拟合工具箱使用2011-06-17 12:531.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向量和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，如果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.数据的选取。

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，如果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.曲线拟合(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。

matlab拟合曲面步骤

matlab拟合曲面步骤：
在MATLAB中拟合曲面，可以按照以下步骤进行：
1.加载数据：在MATLAB命令行中，使用load命令加载需要拟合的数据。

2.打开曲线拟合工具：键入cftool打开曲线拟合工具箱。

3.选择数据：在曲线拟合工具箱中，选择X Date（X数据）、Y Date（Y数据）和Z Date
（Z数据）进行曲面拟合。

4.选择模型类型：使用“适合类别”下拉列表选择不同的模型类型，例如：Polynomial
（多项式模型）。

5.尝试不同的适合选项：为用户选择的模型尝试不同的适合选项。

6.生成代码：选择File > Generate Code（文件> 生成代码）。

曲面拟合应用程序在
编辑器中创建一个包含MATLAB代码的文件，以便在交互式会话中重新创建所有拟合和绘图。

7.拟合曲面：使用曲面拟合应用程序或fit函数，将三次样条插值拟合到曲面。

曲线拟合工具箱

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.数据的选取。
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，如果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:
R-square -- The coefficient of multiple determination. This statistic measures how successful the fit is in explaining the variation of the data. A value closer to 1 indicates a better fit.
曲线拟合工具箱
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，
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。
在这个Type of fit选框中选择好合适的类型，并选好合适的函数形式
于是点击Apply按钮，就开始进行拟合或者回归了
此时在Curve Fitting Tool窗口上就会出现一个拟合的曲线

Matlab拟合工具箱CFtool使用指南

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，如果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，如果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。

Matlab拟合工具箱CFtool使用指南

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，如果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，如果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。

matlab curve fitting tool 拟合椭圆

matlab curve fitting tool 拟合椭圆在MATLAB 中，Curve Fitting Toolbox（曲线拟合工具箱）可以用于拟合椭圆。

下面是一些简要的步骤，演示如何使用Curve Fitting Toolbox 来拟合椭圆。

1.打开Curve Fitting 工具箱：在MATLAB 命令窗口中输入cftool并按Enter 打开Curve Fitting 工具箱。

2.导入数据：在Curve Fitting 工具箱中，选择"File" 菜单，然后选择"Import Data"。

导入包含椭圆数据的文件，确保文件的格式正确。

3.选择拟合类型：在Curve Fitting 工具箱的左侧面板中，选择"Ellipse/Circle" 作为拟合类型。

4.调整拟合选项：在右侧面板中，选择"Ellipse/Circle" 选项卡，根据数据的性质调整拟合选项，例如，选择椭圆拟合的参数。

5.拟合椭圆：点击"Fit" 按钮执行拟合操作。

6.查看结果：查看拟合结果，包括拟合曲线和相关的统计信息。

Curve Fitting 工具箱通常会显示拟合参数，如椭圆的中心、半长轴、半短轴等。

7.导出拟合对象：如果需要在MATLAB 中进一步使用拟合对象，可以导出拟合对象。

在Curve Fitting 工具箱中，选择"Export"菜单，并选择"To Workspace"。

这是一个简单的步骤示例，实际拟合椭圆可能需要调整不同的选项，具体取决于你的数据和需求。

Curve Fitting 工具箱提供了丰富的选项，以满足各种曲线拟合需求。

matlab曲线拟合自定义函数

matlab曲线拟合自定义函数曲线拟合是数据分析的常见任务之一，它旨在找到一个数学模型，能够最好地描述已有数据集中的趋势。

在MATLAB中，可以使用曲线拟合工具箱中的函数对曲线进行拟合。

本文将介绍如何使用MATLAB进行曲线拟合，包括自定义函数的拟合过程。

曲线拟合的目标是找到一个函数，使得该函数能够最好地表示已有数据的分布规律。

在MATLAB中，可以通过拟合曲线与已有数据的残差最小化来实现。

一般来说，拟合曲线的函数形式可以选择线性函数、多项式函数、指数函数、对数函数等。

在进行曲线拟合之前，首先需要准备数据。

MATLAB可以通过导入外部数据文件或手动输入数据来获取数据集。

数据集通常是一组x和y 的数值，其中x是自变量，y是因变量。

接下来，我们需要选择一个合适的拟合函数。

如果已知数据的分布规律，可以选择与该规律相符的函数。

如果不确定数据的分布规律，可以选择多项式函数进行拟合，然后根据数据的特点进行调整。

在MATLAB中，可以通过使用curve fitting工具箱中的cftool 函数来进行曲线拟合。

cftool提供了一个交互式的界面，可以方便地进行参数估计和拟合效果的可视化。

使用cftool进行曲线拟合的步骤如下：1.打开MATLAB的命令窗口，输入cftool，然后按Enter键打开拟合工具箱。

2.在打开的界面中，选择"拟合"选项卡，然后选择合适的拟合函数。

如果需要自定义函数进行拟合，可以选择"自定义模型"选项卡，并在"函数形式"框中输入函数表达式。

3.在"输入数据"选项卡中，输入已有的数据集。

数据集可以通过"导入数据"按钮从外部文件导入，也可以直接手动输入。

4.点击"拟合"按钮，等待MATLAB计算出最佳拟合结果。

5.在"拟合结果"选项卡中，可以查看拟合曲线的参数估计结果和误差分析。

Matlab拟合工具箱CFtool使用指南

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，如果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，如果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。

Matlab拟合工具箱CFtool使用指南之令狐采学创编欧阳引擎

matlab拟合工具箱使用欧阳引擎（2021.01.01）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，如果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，如果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)。

matlab拟合工具箱的使用

matlab拟合工具箱使用2011-06-17 12:531.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，如果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.数据的选取。

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，如果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.曲线拟合(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。

matlab cftool做拟合教程

cftool做拟合教程一、单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。

下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。

假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。

1、在命令行输入数据：》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475]；》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]；2、启动曲线拟合工具箱》cftool3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”（1）点击“Data”按钮，弹出“Data”窗口；（2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，可修改数据集名“Data set name”，然后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数据集的曲线图；（3）点击“Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口；（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单选择数据集，然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类型有：· Custom Equations：用户自定义的函数类型· Exponential：指数逼近，有2种类型， a*exp(b*x) 、a*exp(b*x) + c*exp(d*x)· Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是 a0 +a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)· Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)· Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving· Polynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~· Power：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + c· Rational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~；此外，分子还包括constant型· Smoothing Spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思）· Sum of Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是a1*sin(b1*x + c1)· Weibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)选择好所需的拟合曲线类型及其子类型，并进行相关设置：第 1 页——如果是非自定义的类型，根据实际需要点击“Fit options”按钮，设置拟合算法、修改待估计参数的上下限等参数；——如果选Custom Equations，点击“New”按钮，弹出自定义函数等式窗口，有“Linear Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。

cftool拟合函数

cftool拟合函数cftool是MATLAB中的一个工具箱，可以用于拟合函数。

拟合函数是指通过一些已知的数据点，找到一个函数，使得这个函数能够最好地描述这些数据点的分布规律。

cftool可以帮助我们找到这个函数，并且可以对这个函数进行可视化展示。

使用cftool拟合函数的步骤如下：1. 准备数据我们需要准备一些数据。

这些数据可以是实验数据、观测数据或者是模拟数据。

这些数据应该是有一定规律的，我们需要通过这些数据来找到一个函数，使得这个函数能够最好地描述这些数据的规律。

2. 打开cftool在MATLAB中，我们可以通过输入cftool来打开cftool工具箱。

在cftool中，我们可以选择不同的拟合函数类型，比如多项式、指数函数、对数函数等等。

我们还可以选择不同的拟合算法，比如最小二乘法、最大似然法等等。

3. 导入数据在cftool中，我们可以通过导入数据来进行拟合。

我们可以将数据从MATLAB的工作区中导入，也可以从文件中导入。

在导入数据之后，我们可以对数据进行可视化展示，以便更好地理解数据的分布规律。

4. 拟合函数在cftool中，我们可以选择不同的拟合函数类型，并且可以对这些函数进行参数调整。

在拟合函数之后，我们可以对拟合结果进行可视化展示，以便更好地理解拟合结果。

5. 评估拟合结果在cftool中，我们可以对拟合结果进行评估。

我们可以查看拟合函数的拟合优度、残差分布等等。

这些评估结果可以帮助我们判断拟合函数的拟合效果，并且可以帮助我们进一步优化拟合函数。

6. 导出拟合结果在cftool中，我们可以将拟合结果导出到MATLAB的工作区中，以便我们在MATLAB中进一步分析和处理数据。

我们还可以将拟合结果导出为图片或者PDF文件，以便我们在论文或者报告中使用。

cftool是一个非常方便的工具箱，可以帮助我们快速地找到一个函数，使得这个函数能够最好地描述我们的数据。

通过cftool，我们可以更好地理解数据的分布规律，并且可以更好地进行数据分析和处理。

用MATLAB(高版本) cftool拟合多条曲线

听说你想要用cftool作出这样的东西？楼上有人说用cftool-v1,不过很绝望比较新的版本都完全无法使用这个功能了。

反正我的R2016a不行。

我也是在问遍没有可靠的解法后自己无意间摸索出来的，完全原创，希望对大家有帮助！转载请注明原出处和原作者！这里我们以RLC串联谐振需要在同一个坐标里画出频率特性的XC，XL，Z曲线为例，首先敲出坐标数据如下（请手动无视i数据）：然后运行，转到了cftool界面如下：首先我们拟合xc-f曲线（这是个反函数曲线），然后点：文件——generate code然后你看到了这个：保存一下，然后点运行，这里就有点GAY了，说什么参数不足，但是没事，你鼠标点一下“键入运行代码那一行然后变成了下面这个样子”，再点运行图标。

然后会跳出一个窗口，就是下面这个玩意儿，注意观察的话，你会发现他的曲线颜色和你一般的直接从cftool里点print to figure曲线颜色不一样！我们要的就是这个效果！保留上面这个窗口，回答cftool依次把剩下的xl-f曲线，z-f曲线按照上面的步骤操作，得到三个窗口。

接下来是见证奇迹的时候了！进到每个窗口把属性编辑器打开，像酱紫：然后你看到下面这一幕：没错，刚才的单个独立窗口合并到了一起变成了三个标签！接下来就是把任何两个标签里的曲线复制到余下哪一个，比如我们把figure1，figure2里的曲线都弄到figure3里：选中figure2曲线——右击复制（千万不要用ctrl+c,不信你可以看一下会发生什么。

）——到figure3里右击粘贴（同样的道理，不要Ctrl+v），现在看到你要的了吧！对figure1实行同样的操作，然后就得到了：剩下的就是用属性编辑器编辑成你要的样子了！声明一下，如果直接从cftool里print to figure三次然后再复制粘贴是不行的，应为根本无法实现曲线的复制粘贴，他产生的结果会和上面你用Ctrl+c复制Ctrl+v粘贴产生同样的效果，根本不是我们想要的！重复一遍，我也是在问遍没有可靠的解法后自己无意间摸索出来的，完全原创，完全野路子，希望对大家有帮助！转载请注明原出处和原作者！谢谢！吐槽一下知乎的回答编辑板块渣渣。