matlab中使用经验函数进行数据拟合

经验函数（empirical function）是一种非参数的数据拟合方法，它可以将样本数据转化为累积分布函数。在MATLAB中，可以使用“ecdf”函数生成经验函数，并使用“fit”函数对其进行拟合，具体步骤如下：

1. 生成经验函数

假设有一组数据样本x，可以使用“ecdf”函数生成对应的经验函数：

[f, x] = ecdf(x);

其中，f为经验函数的值，x为对应的横坐标。

2. 拟合经验函数

可以使用MATLAB的“fit”函数对经验函数进行拟合，拟合方法有很多种，例如线性拟合、多项式拟合等。以线性拟合为例，可以使用以下代码实现：

ft = fittype('poly1'); % 定义拟合类型为一次多项式
[cf, gof] = fit(x, f, ft); % 对经验函数进行拟合

其中，cf为拟合后的函数，gof为拟合的好坏程度评价指标。

3. 绘制拟合结果

可以使用以下代码将拟合结果绘制出来：

plot(cf, x, f);

其中，cf为拟合后的函数，x为横坐标，f为纵坐标，可以使用MATLAB的“plot”函数将拟合结果绘制出来。