Matlab曲线拟合工具箱详解：New fit与Copy fit功能

"这篇讲义主要介绍了如何使用MATLAB的曲线拟合工具箱进行数据处理和曲线拟合，包括New fit和Copy fit按钮的功能、Fit name和Data set选项的设定，以及Exclusion rule用于排除异常值。此外，还强调了数据预处理的重要性，并详细讲解了数据输入、查看和预处理的步骤，如使用Data按钮和Data对话框的操作。" MATLAB曲线拟合工具箱是科学家和工程师常用的工具，用于分析和理解两个或多个变量之间的关系。在实际工作中，我们通常只能获取到离散的数据点，曲线拟合就是将这些点连接成一条连续曲线的过程。该过程分为两大类：参数拟合，如最小二乘法；非参数拟合，如插值法。 在进行曲线拟合之前，数据预处理是至关重要的步骤，这包括数据输入、查看和预处理。数据预处理的目的是去除异常值、不定值和重复值，以提升拟合的准确度。在MATLAB中，可以通过曲线拟合工具的Data按钮进行数据输入和查看，利用Data对话框的DataSets选项卡导入工作区间内的变量。数据预览功能可以直观地检查数据质量。 在曲线拟合工具箱界面，有五个主要的命令按钮：Data、Fitting、Exclude、Plotting和Analysis。Data按钮用于数据的输出、查看和平滑处理；Fitting按钮执行拟合操作，比较拟合曲线与原始数据；Exclude按钮帮助从拟合中排除特定数据点；Plotting按钮绘制拟合曲线和数据；Analysis按钮则支持内插、外推、微分或积分等分析。 拟合过程中，New fit按钮用于开始新的拟合，通常采用默认的线性多项式，而Copy fit按钮允许在现有拟合的基础上尝试不同类型的拟合。Fit name允许用户自定义拟合曲线的名称，Data set则指定当前处理的数据集。Exclusion rule则是用来定义排除异常值的规则，这些异常值可能是由于测量误差或其他原因产生的。 MATLAB的曲线拟合工具箱提供了一套完整的解决方案，从数据预处理到曲线拟合和分析，帮助用户有效地理解和建模复杂的数据关系。用户可以根据实际需求灵活使用各项功能，以达到最佳的拟合效果。