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文章编号：10767时间：2024-09-29人气：
曲线拟合是MATLAB中一项强大的功能，可用于查找数据中潜在关系的数学方程。它在各种领域都有应用，包括科学、工程和金融。本指南将逐步指导您完成MATLAB曲线拟合的过程，从理论基础到实际应用。
曲线拟合的目标是找到一条通过给定数据点的曲线，并尽可能接近这些点。MATLAB使用最小二乘法来完成此任务，它通过最小化数据点和拟合曲线之间的误差总和来确定最佳拟合曲线。以下是最小二乘法的步骤：
在MATLAB中执行曲线拟合非常简单。以下是步骤：
fit
函数指定拟合类型和拟合参数。
MATLAB提供各种拟合类型，包括：
拟合类型的选择取决于数据的形状和所期望的关系。MATLAB可以帮助您根据数据自动选择最佳拟合类型。
曲线拟合在现实世界中有许多应用，包括：
让我们使用曲线拟合来预测股票价格。我们将使用过去5年的股票价格数据：
```matlab% 股票价格数据prices = [100, 102, 105, 108, 110, 112, 115, 118, 120, 122];% 拟合指数曲线model = fitlm(1:length(prices), prices, 'Exponential');% 预测未来价格future_prices = model.predict(length(prices)+1:length(prices)+5);```拟合曲线和预测的未来价格如图所示：
MATLAB 曲线拟合是一项强大的工具，可用于查找数据中的关系和预测未来趋势。通过遵循本指南中的步骤，您可以轻松地使用MATLAB执行曲线拟合并将其应用于各种现实问题。
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