1. matlab拟合工具箱在哪
可以直接使用matlab的曲面拟合工具箱，但是平面拟合的效果一般1、在命令窗口输入待拟合的数据2、输入sftool命令打开曲面拟合工具箱，然后依次选择x，y，z数据>> sftool
2. matlab 拟合工具箱
在MATLAB主窗口中，点击左下角start--toolboxes,就会罗列出你的MATLAB已经安装的所有工具箱，可以根据你的需要选择你将要使用的工具箱。
我们可以看到有拟合工具箱、金融工具箱、最优化工具箱等等。
3. matlab 拟合工具箱函数调用
方法一：多项式拟合polyfit
1 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];
2
3 y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];
4 P= polyfit(x, y, 3) %三阶多项式拟合
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6 xi=0:.2:10;
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8 yi= polyval(P, xi); %求对应y值
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10 plot(xi,yi,x,y,'r*');
运行结果：
多项式系数：P =0.1481 -1.4030 1.8537 8.2698
使用matlab中的ploy2sym函数：y=poly2sym(P)
得到y=0.1481 * x^3 + -1.4030 * x^2 +1.8537 * x + 8.2698
方法二：工具箱拟合cftool
1 x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];
2 y=[9 7 6 3 -1 2 5 7 20];
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4
5 cftool(x,y)
运行结果：
拟合类型中我们选择polynominal（多项式），拟合阶数选择3，运行结果中可见R平方值高达0.94，属于比较准确的.
4. matlab拟合工具箱怎么把拟合的函数输出来
在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下：
1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。
2、设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比。
3、准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比。
4、调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型。
5、按回车键即可完成曲线拟合，p1、p2、p3为多项式前面的系数。
5. matlab拟合工具箱怎么用
matlab是一款功能强大的数学软件，matlab可以用来做函数拟合。那么matlab曲线拟合函数是什么呢？应该怎么使用呢？下面一起来看看matlab曲线拟合函数的用法以及例子吧：
1、首先打开电脑上的“matlab”软件，在命令行窗口输入x=0:0.4:2，确定x的值为0到2，取值间隔为0.4。接下来输入函数 y=3*x.^3+2*x.^2+x确定y的值。多项式函数y的系数为3 2 1 0，分别对应三次项、二次项、一次项和常数项。
2、此处以函数y为例，来进行曲线拟合，方便验证曲线拟合的结果。matlab多项式拟合函数为polyfit，调用格式为polyfit(x,y,N)，其中x和y是拟合数据的自变量和因变量，N为多项式拟合阶数。由图中结果可以看到三次多项式拟合能得到较好的结果。
3、matlab曲线拟合工具箱也可以用来曲线拟合。点击方框处的“APP”，接着点击“Curve Fitting”。
4、曲线拟合工具箱如下图所示，方框处可以输入X和Y的拟合数据。
5、选择拟合数据为x和y，拟合方式为多项式拟合，拟合阶数选择为3，曲线的拟合结果如箭头处所示。
6、使用以下方式可以确定多项式拟合的阶数，使其达到一定的精度要求，具体代码如下图所示，得到的运行结果为3，因此最佳拟合阶数为3。
7、得到拟合多项式的系数后，可以通过命令syms x f(x) f(x)=poly2sym(y2,x)显示出拟合多项式，最后一项系数并不是0，这是由于机器误差引起的，其实最后一项的值特别好，可以忽略不计，看做0。
8、曲线拟合结果的调用，使用t=polyval(y2,x)即可使用拟合函数计算因变量的值，并保存在变量t内，具体结果如下图所示。
6. matlab中拟合工具箱
1单击Apps，在搜索框中输入neu，下方出现了所有神经网络工具箱。neural net fitting 是我们要使用的神经网络拟合工具箱。
2 在下界面中点击next 3 单击load example data set，得到我们需要的测试数据。
7. matlab打开拟合工具箱
1单击Apps，在搜索框中输入neu，下方出现了所有神经网络工具箱。neuralnetfitting是我们要使用的神经网络拟合工具箱。 2 在下界面中点击next 3 单击loadexampledataset，得到我们需要的测试数据。 4 单击import 5 单击next 6 单击next 7 数字“10”表示有10个隐含层。单击next。 8 单击train，开始训练。 9 训练过程跳出的小窗口。 10 训练结果。其中MSE表示均方差，R表示相关系数。单击next。 11 这里可以调整神经网络，也可以再次训练。单击next。 12 在这里，可以保存结果。如果不需要，直接finish。