Matlab拟合工具箱CFtool使用指南 (2)

在这个Type of fit选框中选择好合适的类型，并选好合适的函数形式。于是点击Apply按钮，就开始进行拟合或者回归了。此时在Curve Fitting Tool窗口上就会出现一个拟合的曲线。这就是所要的结果。

在上面的例子中，选择sum of sin functions中的第一个函数形式，点击Apply按钮，就可以看见拟合得到的正弦曲线。

5.查看拟合结果信息

在Fitting对话框中的Results文本框中显示有此次拟合的主要统计信息，主要有

General model of sin1: ....... (函数形式）

Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信区间内的拟合常数）

a1=... ( ... ...) （等号后面是平均值，括号里是范围） ....

Godness of fit: (统计结果） SSE: ... （方差）

R-squared: ... (决定系数，不知道做什么的）

Adjusted R-squared: ... (校正后的决定系数，如何校正的不得而知）

RMSE: ... (标准差）

上面的例子中经过拟合得到的函数最后为 y=3.133*x^(-1.007)-0.004233

6.拟合分析(Analysis)。

7.导出图片

另外要说的是，如果想把这个拟合的图像导出的话，在Curve Fitting Tool窗口的File菜单下选Print to Figure，此时弹出一个新的图像窗口，里面是你要导出的图像，在这个figure窗口的File菜单里再选Export，选择好合适的格式，一般是jpeg，选择好路径，点击OK就可以了。出来的图像可以在Word等编辑环境中使用，就不多说了。

要修改图像的性质，如数据点的大小、颜色等等的，只需要在对象上点右键，就差不多可以找到了。

另外使用程序来进行曲线拟合：

p=polyfit(xdata,ydata,n) n为选取的方法

a=polyval(p,xdata) 进行曲线拟合后计算所得到得值 可以将拟合曲线与源曲线画出来： plot(xdata,ydata,'b*',xdata,a,'r-') legend('ydata','fit');

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