1. matlab的cftool工具箱
Matlab大部分函数都放在了toolbox这个文件夹下面。可以试着把需要的函数和工具箱放进去看看能不能用。象matlab升级以后功能会更强大，包含的工具箱也越多，所占用的硬盘空间也变得很大。建议你安装的时候选择自定义安装，只装自己需要的几个工具箱，看你需要是用在什么专业，它里面有很多比如财务工具箱，航空工具箱，生物技术工具箱对与我专业就没有用，就可以不安装。这样就省了空间了。 总结一下matlab添加工具箱的方法：第一种：如果是安装光盘上的工具箱，重新执行安装程序，选中即可。如果是单独下载的工具箱，一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录，然后用pathtool添加工具箱的路径。在命令窗口中敲入pathtool，会出现一个setpath的窗口，点add folder或者add with subfolders按钮，选中你的工具箱。保存既可。任选工具箱中的一个命令，然后help一下看看是否好使。字数限制。举例：我下载了支持向量基工具箱，解压后，里边有一个目录svm 我的matlab安装在D:MATLAB6p5 将svm目录拷贝至D:MATLAB6p5toolbox 然后运行matlab，在命令窗口输入addpath D:MATLAB6p5toolboxsvm回车，来添加路径。 然后在svm目录下，任意找一个m文件，以svcinfo.m为例 在命令窗口中输入which svcinfo.m 如果显示出该文件路径，如 D:MATLAB6p5toolboxsvmsvcinfo.m 则安装成功
2. matlab的cftool拟合图怎么保存
matlab cftool拟合用的方法/步骤：1、数据准备；2、调用工具箱；3、拟合操作步骤；4、结果分析。
3. matlab rstool
方法1： x=0:0.1:1; y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2]; A=polyfit(x,y,2) z=polyval(A,x); plot(x,y,'k+',x,z,'r') %作出数据点和拟合曲线的图形 以上只是线性的最小二乘拟合。
方法2：直接用matlab的CFtool工具
4. matlab工具箱
在MATLAB界面的左下角有一个start按钮，点开进入toolbox就可以找到你所需要的工具
5. matlab中cftool结果怎么看
方法一、用数据拟合工具箱 Curve Fitting Tool
打开CFTOOL工具箱。在matlab的command window中输入cftool，即可进入数据拟合工具箱。
输入两组向量x，y。
首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。
例如在命令行里输入下列数据:
x = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33];
y = [0.012605; 0.013115; 0.016866; 0.014741; 0.022353; 0.019278; 0.041803; 0.038026; 0.038128; 0.088196];
数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的X data和Y data，选择刚才输入的数据，这时界面中会出现这组数据的散点图。
选择拟合方法，点击Fit
左侧results为拟合结果，下方表格为误差等统计数据。
方法二、用神经网络工具箱
1、打开神经网络工具箱，在command window内输入nftool，进入Neural fitting tool
2、导入数据，点击next，导入Inputs为x，Targets为y。
3、选择网络参数，点击next，选择训练集和测试集数量，点next，选隐藏层节点个数。
4、训练数据，点next，选train。
5、绘制拟合曲线，训练完成后电机plot fit
训练结果参数在训练完后自动弹出
神经网络工具箱可以用command写，请搜索关键字matlab 神经网络工具箱函数。
方法三、用polyfit函数写
polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。
调用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，
其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式 y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。
%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')
方法四、自行写算法做拟合
请参考数值分析教科书，拟合、插值方法较多，算法并不复杂，灵活套用循环即可