Matlab拟合工具箱CFtool使用的指南.docx

Matlab拟合工具箱CFtool使用的指南.docx

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Matlab拟合工具箱CFtool使用的指南

matlab拟合工具箱使用

1.打开CFTOOL工具箱

在Matlab6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"CurveFitting"，点开"CurveFittingTool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。

也可以在命令窗口中直接输入"cftool"，打开工具箱。

2.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];

3.选取数据

打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个Data对话框，在DataSets页面里，在XData选项中选取x向量，YData选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Createdataset按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方DataSets列表框中。

关闭Data对话框。

此时CurveFittingTool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。

4.拟合曲线（幂函数power）。

点击Fitting...按钮，出现Fitting对话框，Fitting对话框分为两部分，上面为FitEditor，下面为TableofFits,有时候窗口界面比较小，FitEditor部分会被收起来，只要把TableofFits上方的横条往下拉就可以看见FitEditor。

在FitEditor里面点击NewFit按钮，此时其下方的各个选框被激活，在DataSet选框中选中刚才建立的x-y数据组，然后在Typeoffit选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是：

CustomEquations用户自定义函数

Expotentiale指数函数

Fourier傅立叶函数，含有三角函数

Gaussian正态分布函数，高斯函数

Interpolant插值函数，含有线性函数，移动平均等类型的拟合

Polynomial多项式函数

Power幂函数

Rational有理函数（不太清楚，没有怎么用过）

SmoothSpline？

？

（光滑插值或者光滑拟合，不太清楚）

Sumofsinfunctions正弦函数类

Weibull威布尔函数（没用过）

在这个Typeoffit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CurveFittingTool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sumofsinfunctions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

Generalmodelofsin1:

.......（函数形式）

Coefficients（with95%conffidencerange）（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）

....

Godnessoffit:

（统计结果）

SSE:

...（方差）

R-squared:

...（决定系数，不知道做什么的）

AdjustedR-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CurveFittingTool窗口的File菜单下选PrinttoFigure，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'）;