Matlab：数据拟合工具箱与实例
Matlab 的数据拟合工具箱（Curve Fitting Toolbox）是一个非常实用的工具，可以帮助研究人员和工程师解决各种数据拟合问题。该工具箱包含了多个经典的数据拟合算法，例如最小二乘法、非线性最小二乘法等，还支持用户自定义模型参数和约束条件。
下面我们以一个简单的示例来介绍 Matlab 数据拟合工具箱的使用方法。假设我们有一个数据集，其中包含了一些观测值和对应的自变量值（x 和 y）。我们想要使用 Matlab 数据拟合工具箱将这些数据拟合成一个二次多项式模型。
首先，我们需要打开 Matlab，并导入数据集：
% 导入数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.1, 4.2, 6.1, 8.0, 10.1];
接下来，我们可以使用 fittype 函数创建一个自定义的模型类型。
% 创建自定义模型
model = fittype('a*x^2 + b*x + c', 'independent', 'x', 'coefficients', {'a', 'b', 'c'});
这里我们定义了一个二次多项式模型，其中 a、b、c 分别为二次、一次和常数项系数。然后，我们可以使用 fit 函数将数据拟合到该模型上。该函数会返回一个 fitobject 对象，该对象包含了拟合结果和其他相关信息。
% 数据拟合
fit_result = fit(x', y', model);
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