在MATLAB中，如何利用CurveFitting Toolbox实现复杂数据的自定义非线性模型拟合，并通过图形展示拟合结果？请结合示例代码进行说明。

为了深入理解如何在MATLAB中使用CurveFitting Toolbox进行自定义非线性模型拟合并展示结果，建议参考这份资料：《CurveFitting Toolbox用户指南：MATLAB曲线拟合解析》。它详细介绍了如何应用工具箱中的各种功能，特别是在自定义非线性模型拟合和结果可视化方面。

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，你需要定义你的非线性模型函数。在MATLAB中，这通常通过创建一个名为`modelFun.m`的函数文件来完成，该文件返回你模型的计算结果。例如，假设你有一个非线性模型`y = a*exp(b*x)`，你可以定义如下：

    function y = modelFun(x, a, b)
        y = a * exp(b * x);
    end

接下来，使用`fittype`函数创建一个拟合类型，指定你的模型函数和参数的初始值。例如：

    ft = fittype('modelFun(x, a, b)', 'independent', 'x', 'dependent', 'y', 'coefficients', {'a', 'b'}, 'problem', 'nonlinear');

然后，使用`fit`函数进行拟合，指定你的数据和拟合类型：

    data = [xData, yData]; % xData和yData是你的数据向量
    [fittedmodel, gof] = fit(data, ft, 'StartPoint', [1 1]);

在这里，`StartPoint`是拟合算法开始搜索的起始点，通常需要根据数据调整这些初始值以提高拟合质量。

一旦拟合完成，你可以使用`plot`函数来可视化拟合结果：

    plot(fittedmodel, data);

这将显示数据点以及根据模型函数拟合得到的曲线。此外，你还可以使用`confint`函数计算模型参数的置信区间，使用`residuals`函数来分析残差，从而全面评估拟合效果。

完成拟合和分析后，你可能希望将结果分享给他人或用于进一步的研究。可以使用MATLAB的图形导出功能将图像保存为不同格式的文件，也可以通过编程将拟合参数和结果保存到文件中，便于之后加载和使用。

通过《CurveFitting Toolbox用户指南：MATLAB曲线拟合解析》的学习，你不仅能掌握上述步骤，还能深入了解如何处理更复杂的拟合任务，以及如何扩展和自定义MATLAB的功能以适应特定需求。这份资料将是你解决曲线拟合问题的得力助手，同时也是深入学习曲线拟合技术的宝贵资源。

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)