matlab计算fit拟合表达式在给定点的值

在MATLAB中，`fit`函数通常用于非线性最小二乘拟合数据，以便找到一条数学曲线或模型，该模型可以最好地描述数据点。如果你已经有了数据，并想要计算这条拟合表达式的特定点的值，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，使用`fit`命令对数据拟合一个模型，例如假设你有一个数据集`xdata`和`ydata`，你想拟合一个多项式函数，你可以这样做：

   model = fit(xdata, ydata, 'poly2');

这里`'poly2'`表示二次多项式拟合。

2. 然后，你可以使用`eval`函数或`.`运算符来获取拟合模型在特定点`x`的值。比如，如果你想知道在`xnew`处的预测值：

   xnew_points = % 输入你感兴趣的点
   ynew_values = model.eval(xnew_points);

或者直接使用拟合模型的`y`属性：

   ynew_values = model.y;
   ynew_values = model(ynew_points); % 如果xnew_points是一个向量