MATLAB数据曲线拟合
数据拟合是我们常用的一种方法，可以通过一组离散的数据点来找到一个函数，使这个函数能够对数据进行预测和描绘。在MATLAB中实现数据拟合非常简单，而且MATLAB还提供了许多工具箱来帮助我们完成这项任务。下面我们将会介绍如何使用MATLAB对数据进行曲线拟合。
首先，我们需要导入我们要进行拟合的数据。在这里，我们将使用MATLAB自带的peaks函数生成一组随机数据点：
[x,y,z] = peaks(25);
data = [x(:), y(:), z(:)];
接着，我们可以使用fit函数来对数据进行拟合。fit函数可以自动根据拟合函数的类型和系数来对数据进行曲线拟合。在这里，我们将使用高斯函数进行拟合：
f = fit(data(:,1:2), data(:,3), 'gauss2');
最后，我们可以绘制出拟合曲线和原始数据图像：
scatter3(data(:,1), data(:,2), data(:,3), 'filled', 'MarkerEdgeColor', 'k', 'MarkerFaceColor', [.49 1 .63]);
hold on;
h = plot(f, 'LineWidth', 2);
hold off;
以上就是使用MATLAB进行数据拟合的基本步骤。除了高斯函数外，MATLAB还提供了很多其他的拟合函数，例如多项式函数，指数函数和幂函数等。同时，我们还可以使用MATLAB自带的工具箱来更加方便地进行数据拟合。
完整代码如下：
[x,y,z] = peaks(2
