在MATLAB中，如何使用CurveFitting Toolbox进行自定义非线性模型的曲线拟合，并展示拟合结果？请提供详细的步骤和代码示例。

当你需要在MATLAB中针对特定数据集进行自定义非线性模型的曲线拟合时，CurveFitting Toolbox提供了必要的工具和函数来完成这一任务。以下是一个详细的步骤和代码示例，指导你如何进行曲线拟合并展示拟合结果。

参考资源链接：[CurveFitting Toolbox用户指南：MATLAB曲线拟合解析](https://wenku.csdn.net/doc/6dn8nyijy6?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了CurveFitting Toolbox。你可以在MATLAB命令窗口中输入`ver`命令来检查是否已安装此工具箱。

接下来，假设你已经有了数据集，我们将以一个简单的非线性模型`y = a*exp(b*x)`为例，其中`a`和`b`是我们需要估计的参数。

1. 准备数据：
假设你有两个数组`xData`和`yData`，它们分别包含你的自变量和因变量数据点。

xData = [1, 2, 3, 4, 5];
yData = [2.7183, 7.3891, 20.0855, 54.5982, 148.4132];

2. 自定义拟合模型：
你可以使用`fittype`函数定义一个非线性模型。这里我们定义的模型为`y = a*exp(b*x)`。

ft = fittype('a*exp(b*x)', 'independent', 'x', 'dependent', 'y');

3. 使用拟合函数：
使用`fit`函数进行非线性曲线拟合。你需要指定数据`xData`和`yData`，以及我们刚才定义的`ft`。

[fitResult, gof] = fit(xData', yData', ft, 'StartPoint', [1, 1]);

这里，`StartPoint`是拟合算法的初始参数估计，根据你的数据，你可能需要调整这个初始值以获得更好的拟合效果。

4. 展示拟合结果：
拟合完成后，你可以使用`plot`函数来可视化拟合结果和原始数据点。

plot(fitResult, xData, yData);
legend('拟合曲线', '数据点');
xlabel('自变量 x');
ylabel('因变量 y');
title('非线性曲线拟合示例');

在上述步骤中，`plot`函数会根据`fitResult`对象中的拟合参数和`xData`自变量绘制拟合曲线，并与数据点一起展示在图形界面中。

以上步骤和代码示例将指导你完成使用CurveFitting Toolbox在MATLAB中进行自定义非线性模型的曲线拟合，并直观地展示拟合结果。如果你希望更深入地了解各种拟合方法和工具箱的使用技巧，可以参考《CurveFitting Toolbox用户指南：MATLAB曲线拟合解析》。这份详尽的用户手册不仅包含基础概念，还提供丰富的实例和最佳实践，对于任何级别的MATLAB用户提供实用帮助。

参考资源链接：[CurveFitting Toolbox用户指南：MATLAB曲线拟合解析](https://wenku.csdn.net/doc/6dn8nyijy6?spm=1055.2569.3001.10343)