一、如何用matlab数据拟合函数？
在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下：
1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。
2、设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比。
3、准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比。
4、调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型。
5、按回车键即可完成曲线拟合，p1、p2、p3为多项式前面的系数。
二、matlab如何拟合数据得出函数？
在MATLAB中，可以使用polyfit函数来拟合数据并得出函数。首先，将要拟合的数据以矩阵形式输入到polyfit函数中，并指定要拟合的多项式次数。
然后，该函数会返回拟合后的多项式系数。
接着，可以使用polyval函数将得到的多项式系数代入到一个新的自变量中，从而得到拟合后的函数。
通过调整多项式次数和观察拟合后的函数与原始数据的拟合程度，可以进行进一步的优化和分析。
三、matlab函数拟合用？
在MATLAB中进行函数拟合可以使用多种方法，其中包括使用fit函数和拟合工具箱（Curve Fitting Toolbox）。
使用fit函数进行函数拟合的基本语法为：
matlab
复制
[fitresult, gof] = fit(xdata, ydata, 'model', 'StartPoint')
其中，xdata和ydata是数据点的坐标，model是拟合的模型类型，StartPoint是模型的初始参数。fit函数将通过最小二乘法对数据进行拟合，并返回拟合结果fitresult和拟合的残差gof。
例如，如果要对一组数据进行多项式拟合，可以使用以下命令：
matlab
复制
xdata = [1 2 3 4 5];
ydata = [2 3 4 5 6];
fitresult = fit(xdata, ydata, 'poly1');
这将使用一阶多项式对数据进行拟合，并将拟合结果存储在fitresult变量中。
另外，还可以使用拟合工具箱（Curve Fitting Toolbox）进行函数拟合。在MATLAB的命令窗口中输入“cftool”命令，将打开拟合工具箱界面。在界面中，可以选择数据类型、拟合类型、阶数等参数，并查看拟合结果。
例如，要对一组数据进行多项式拟合，可以在拟合工具箱中选择“Polynomial”类型，设置阶数为3，然后运行拟合。运行结果将显示在界面上，包括拟合曲线、数据点、残差等信息。
总之，MATLAB提供了多种函数拟合的方法，可以根据具体需求选择适合的方法进行数据拟合。
四、matlab如何拟合log函数？
、导入数据的x，y坐标。
2、输入指令cftool 弹出拟合界面。
3、点击data键。
4、分别载入对应的x值和y值。
5、点击fitting...键。
6、点击new fittings，弹出拟合方程选择的框。
7、这里有很多多项式，指数方程，傅里叶方程可以选择。
8、选择合适的方程后点击apply，就会出现拟合结果。
五、matlab曲线如何拟合函数？
在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下：；
1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。；
2、设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比。；
3、准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比。；
4、调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型。；
5、按回车键即可完成曲线拟合，p1、p2、p3为多项式前面的系数。
六、matlab数据拟合的意义？
首先，曲线拟合是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。即，拟合可以生成变量间的关系方程，那么用这个方程就可以分析和预测了，例如，根据测试新数据的输入，用关系方程直接获得输出，或者相反，根据输出来推断对应什么输入。
七、matlab二元函数拟合？
设拟合的2元2次方程为
f（x，y）=b1*x²+b2*x*y+b3*y²+b4*x+b5*y+b6
用Matlab的regress（）函数拟合，也可以用自定义函数拟合。regress（）函数命令格式为
[B,BINT,R,RINT,STATS] = REGRESS(Y,X)
B——参数估计值，拟合函数系数
BINT——B的置信区间
R——残差向量，测试值与拟合值的差值
RINT——R的置信区间
STATS——检验统计量，置信度、F统计量，p值
Y——因变量观察值
X——自变量观察值
根据提供的数据，通过拟合得
B1 =0
B2 =-1734024.851
B3 =-31661318.71
B4 =3785724.073
B5 =9670754.012
B6 =-512586.098
八、如何用matlab拟合数据？
要用Matlab拟合数据，首先需要加载数据并创建一个合适的模型。可以使用内置的拟合函数，如polyfit或fitlm，或者自己编写拟合算法。
然后，将数据传递给拟合函数，并指定模型的类型和参数。
拟合完成后，可以通过绘图和评估拟合模型的性能来验证拟合的准确性。最后，根据实际需求来使用拟合模型进行预测或分析。通过这些步骤，可以在Matlab中有效地拟合数据并获得符合预期的结果。
九、MATLAB怎么做多远拟合函数？
你打开matlab
输入命令cftool,会出来一个GUI界面，里面会有你所要的常见拟合函数，还可以自定义
十、如何用matlab拟合模型分段函数？
你要知道，你要拟合的是一个分段函数，这本身就不是一般的连续光滑函数。
nlinfit之所以要有初值这一项，就是考虑到在某些变态的情况下，无法找到最小二乘函数的最小值，可能是一个局部的最小值，也可能根本找不到，所以有必要通过改变迭代初值的方法进行试验。对于这种分段函数，最好的方法还是分段拟合。
fun1=inline('4.213-300*x/ref(1)-300*(ref(2)+ref(3))+300*ref(3)*exp(-x/(ref(3)*ref(4)))','ref','x');
fun2=inline('4.213-3000/ref(1)-300*ref(3)*exp(-x/(ref(3)*ref(4)))*(exp(10/(ref(3)*ref(4)))-1)','ref','x');
fun=@(ref,t)((t<=10).*fun1(ref,t)+(t>10).*fun2(ref,t));
t=0:0.1:50;
v=[3.969
3.963
3.959
3.955
3.952
3.949
3.947
3.945
3.943
3.941
3.939
3.938
3.936
3.935
3.933
3.932
3.93
3.929
3.928
3.927
3.926
3.925
3.923
3.922
3.921
3.92
3.919
3.918
3.917
3.916
3.915
3.914
3.913
3.912
3.911
3.91
3.909
3.908
3.907
3.907
3.906
3.905
3.904
3.903
3.903
3.902
3.901
3.9
3.9
3.899
3.898
3.898
3.897
3.896
3.896
3.895
3.894
3.893
3.893
3.892
3.891
3.891
3.89
3.889
3.889
3.888
3.888
3.887
3.887
3.886
3.886
3.885
3.884
3.884
3.883
3.882
3.882
3.881
3.88
3.88
3.879
3.879
3.878
3.878
3.877
3.877
3.876
3.876
3.875
3.875
3.874
3.874
3.873
3.873
3.872
3.872
3.871
3.87
3.87
3.869
3.869
4.105
4.108
4.11
4.112
4.114
4.115
4.116
4.117
4.118
4.119
4.119
4.12
4.12
4.121
4.122
4.122
4.123
4.123
4.124
4.124
4.124
4.125
4.125
4.126
4.126
4.126
4.127
4.127
4.128
4.128
4.129
4.129
4.129
4.129
4.129
4.13
4.13
4.13
4.13
4.13
4.131
4.131
4.131
4.131
4.132
4.132
4.132
4.132
4.132
4.132
4.133
4.133
4.133
4.133
4.133
4.134
4.134
4.134
4.134
4.134
4.134
4.135
4.135
4.135
4.135
4.135
4.136
4.136
4.136
4.136
4.136
4.137
4.137
4.138
4.138
4.138
4.139
4.139
4.139
4.139
4.139
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
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4.14
4.14
4.14
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4.14
4.14
4.14
4.14
4.14
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4.141
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4.143
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4.143
4.143
4.143
4.143
4.143
4.143
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4.146
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4.148
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4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
4.148
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4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
4.149
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4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
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4.15
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4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
4.15
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4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.151
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.152
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.153
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
4.154
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4.154
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4.154
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4.155
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4.155
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4.156
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4.156
4.156
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4.156
4.156
4.156
4.156
4.156];
abc=nlinfit(t',v,fun,[51891 0.00083 0.00013 12050]');
plot(t,v);hold on;
f=@(t)(fun(abc,t));
fplot(f,[0,50],'r')