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Matlab的曲线拟合工具箱CFtool使用简介
》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]
2、启动曲线拟合工具箱
》cftool
3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”
（1）点击“Data”按钮，弹出“Data”窗口；
（2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，可修改数据集名“Data set name”，然
后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数
据集的曲线图；
（3）点击“Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口；
（4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单
选择数据集，然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类
型有：
Custom Equations：用户自定义的函数类型
Exponential：指数逼近，有2种类型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x)
Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是 a0 款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w)
Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-
preserving
Polynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic 款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter ~、4-9th degree ~
Power：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + c
Rational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th
degree ~；此外，分子还包括constant型
Smoothing Spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思）
Sum of Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是 a1*sin(b1*x + c1)
Weibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
选择好所需的拟合曲线类型及其子类型，并进行相关设置：
——如果是非自定义的类型，根据实际需要点击“Fit options”按钮，设置拟合算法、修改
待估计参数的上下限等参数；
——如果选Custom Equations，点击“款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter New”按钮，弹出自定义函数等式窗口，有“Linear
Equations线性等式”和“General Equations构造等式”两种标签。
在本例中选Custom Equations，点击“New”按钮，选择“General Equations”标签，输入函
数类型y=a*x*x + b*x，设置参数a、b的上下限，然后点击OK。
（5）类型设置完成后，点击“Apply”按钮，就可以在Results框中得到拟合结果，如下例：
general model:
f(x) = a*x*x+b*x
Coefficients (with 95% 款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter confidence bounds):
a = 款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter 0.009194 (0.009019, 0.款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter 00937)
b = 1.78e-011 (fixed at bound)
Goodness of fit:
SSE: 6.146
R-square: 0.997
Adjusted R-square: 0.997
RMSE: 0.8263
同时，也会在工具箱窗口中显示拟合曲线。
这样，就完成一次曲线拟合啦，十分方便快捷。当然，如果你觉得拟合效果不好，还可以在“
Fitting”窗口点击“New fit”按钮，按照步骤（4）~（5）进行一次新的拟合。
不过，需要注意的是，cftool 工具箱只能进行单个变量的曲线拟合，即待拟合的公式中，变
量只能有一个。对于混合型的曲线，例如 y = a*x + b/x ，工具箱的拟合效果并不好。下一
篇文章我介绍帮同学做的一个非线性函数的曲线拟合。
拟合一条曲线_一款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter
常见的S型曲线有对称型和非对称形的，又称作4参数和5参数拟合回归方程。数学表达式分别为y=D+(A-D)/[1+(x/C)^B]和y=D+(A-D)/[1+(x/C)^B]^M，x为自变量，y为因变量，A、B、C、D和M为需要拟合的参数。S型曲线相对通用，曲线的形状根据情况, 可能是一个单调上升的类似指数, 对数, 或双曲线的曲线, 可能是一个单调下降的上述曲线, 也可以是一条 S 形曲线。它要求 x 值不能小于0 (因为指数是实数)。由于其多用性，也成为科研或工程中常用的曲线模型之一。
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声明 （1）预测基于官方公布数据，结果仅供参考，之后的数据，还是以官方为准；（2）本文不作任何建议，更无意制造恐慌、造谣，仅表示一个简单的数据分析结果；（3）目前，新型肺炎处于上升趋势，增长速度较快。随着后续管控防治手段的提升和药物的研制，病情发展曲线完全可能大不相同，本文出现过拟合现象纯属正常；（4）现在要做的事情是：别出门！别出门！别出门！ 前言 本学期学习了《计算方法》课程，讲到了多项式拟合.
一款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter
常见的S型曲线有对称型和非对称形的，又称作4参数和5参数拟合回归方程。数学表达式分别为y=D+(A-D)/[1+(款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter x/C)^B]和y=D+(A-D)/[1+(x/C)^B]^M，x为自变量，y为因变量，A、B、C、D和M为需要拟合的参数。S型曲线相对通用，曲线的形状根据情况, 可能是一个单调上升的类似指数, 对数, 或双曲线的曲线, 可能是一个单调下降的上述曲线, 也可以是一条 S 形曲线。它要求 x 值不能小于0 (因为指数是实数)。由于其多用性，也成为科研或工程中常用的曲线模型之一。
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% 利用polyfit()函数进行2次、3次、4次、5次、6次多项式曲线拟合p2 = polyfit(M,T',2);p3 = polyfit(M,T',3);p4 = polyfit(M,T',4);p5 = polyfit(M,T',5);p6 = polyfit(M,T',6);MM = 款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter 1:0.1:12;% 利用polyval()函数计算多项式拟合函数的函数值
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xx=linspace(min(x),max(x)); % 绘图用到的点的横坐标yy=polyval(p1,xx); % 拟合曲线的纵坐标plot(x,y,'-or',x1,y1,'-ob',xx,yy); % 绘图，原始数据+拟合曲线hold on;grid on;b0 = [y(1),-1];%设置初始值;Xi=linspace(min(x),max(x)); % 绘图用到的点的横坐标b