利用 MATLAB 拟合数据可遵循以下步骤：使用 load 函数加载数据。使用 plot 函数可视化数据。根据数据特点，选择线性、多项式、指数等拟合模型。使用 fit 函数执行拟合。使用 evaluate 函数评估拟合模型。使用 hold on 和 plot 函数在现有散点图上绘制拟合曲线。可通过 model 变量访问拟合参数。
如何利用 MATLAB 拟合数据
1. 数据加载
首先，使用 load 函数加载要拟合的数据。例如，假设数据存储在名为 'data.mat' 的文件中：
<code class="matlab">load('data.mat')</code>2. 数据可视化
使用 plot 函数对数据进行可视化，以了解数据的分布和趋势。
<code class="matlab">plot(x, y)</code>
3. 选择拟合模型
MATLAB 提供了多种拟合模型，如线性、多项式、指数、对数和高斯模型。选择最适合数据的模型：
fitlm(x, y)
polyfit(x, y, n)（其中 n 是多项式的阶数）fittype('exp(x)')
fittype('log(x)')
fittype('gauss1')
4. 执行拟合
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使用 fit 函数执行拟合：
<code class="matlab">model = fit(x, y, fittype('linear'));</code>5. 评估拟合
使用 evaluate 函数评估拟合模型：
<code class="matlab">y_fit = evaluate(model, x);</code>
6. 绘制拟合曲线
在现有数据散点图上绘制拟合曲线：
<code class="matlab">hold on % 在现有图上绘制 plot(x, y_fit, 'r') % 用红色绘制拟合曲线</code>
7. 查看模型参数
可以使用 model 变量访问拟合参数：
<code class="matlab">coeff = model.Coefficients;</code>
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