1.Matlab曲线拟合工具箱的使用 令x=0:0.01:5。分别使用函数y=Ax3+Bx2+Cx+D，y=Asin(x)+B，y=Aexp(Bx)+C生成数据y，其中A，B，C，D为任意参数。使用polyfit函数对多项式进行拟合；再使用Matlab曲线拟合工具箱对其他函数进行拟合，得到函数参数A，B，C，D。

可以使用Matlab的Curve Fitting Toolbox来对给定的数据进行曲线拟合。以下是对于给定的样本数据的曲线拟合的示例：

假设样本数据为：

x = 0:0.01:5;

y1 = 5*x.^3 - 5*x.^2 + 2*x + 1;

y2 = 2*sin(x);

y3 = 3*exp(0.5*x);

可以使用polyfit函数对多项式进行拟合，例如对于y1的拟合：

p1 = polyfit(x, y1, 3);

其中3代表拟合的多项式的次数。可以使用polyval函数计算拟合后的曲线，例如：

y1_fit = polyval(p1, x);

使用Curve Fitting Toolbox可以对其他函数（如y2和y3）进行更准确的拟合，例如对于y2的拟合：

f2 = fit(x', y2', 'sin1');

其中'sin1'表示拟合的函数为正弦函数，可以使用fittype函数创建其他类型的拟合函数。

对于y3的拟合：

f3 = fit(x', y3', 'exp1');

其中'exp1'表示拟合的函数为指数函数。

拟合后可以使用coeffvalues函数获得拟合函数的系数，例如：

A1 = p1(1);

B1 = p1(2);

C1 = p1(3);

D1 = p1(4);

A2 = f2.a1;

B2 = f2.b1;

A3 = f3.a;

B3 = f3.b;

可以进一步将这些系数用于预测和其他分析。