如何用matlab拟合曲线

在MATLAB中，拟合曲线通常使用`fit`函数或其相关的图形用户界面工具，如`curve fitting app`。这里简单介绍两种常见的线性回归拟合方法：

1. **使用`fit`函数**：
对于简单的线性模型 `y = a*x + b`，你可以这样做：

   x = ...; % 输入数据的x轴值
   y = ...; % 输入数据的y轴值
   model = fittype('y = a*x + b'); % 定义模型类型
   params = fit(x, y, model); % 拟合数据

这将返回一个`LinearModel`对象，包含了拟合参数和一些统计信息。

2. **使用`curve fitting app`**：
- 打开"曲线拟合"工具，选择“新建”并输入数据。
- 在左侧的工作区，选择一个适当的模型模板，比如“线性”或“多项式”。
- 点击“画出最佳拟合”，应用拟合结果。

拟合后，你可以用`plot`函数绘制原始数据和拟合曲线，并查看残差图来评估拟合效果。如果你需要非线性拟合或其他复杂模型，可以查阅MATLAB的帮助文档或尝试其他拟合函数，如`lsqcurvefit`。