最新matlab曲线拟合方法大全
matlab sin曲线拟合
matlab sin曲线拟合========背景--在科学和工程领域，数据拟合是一个常见的技术，它用于通过已知数据点找到最佳描述这些数据的数学模型。
在这个过程中，可以使用各种不同的方法，其中之一是使用拟合算法对正弦曲线进行拟合。
正弦曲线在许多科学和工程应用中都有应用，如信号处理、振动分析、医学成像等。
问题描述----给定一组测量数据，我们需要找到最佳拟合的正弦曲线模型。
这个过程需要解决两个主要问题：如何选择适当的拟合参数以及如何评估拟合的优劣。
解决方案----在Matlab中，可以使用内置的拟合函数来对正弦曲线进行拟合。
具体来说，可以使用 `fit` 函数，它提供了多种拟合算法，包括线性回归、多项式拟合以及非线性拟合等。
步骤--1. 首先，导入或生成测量数据。
这可以是任何形式的数据，如数字、文本或图像。
确保数据已经过预处理，例如去除异常值或标准化。
2. 使用 `fit` 函数对数据进行拟合。
这个函数需要指定拟合类型（例如，多项式次数、正弦曲线等）以及可选的参数（例如，平滑度、置信度等）。
3. 使用 `fitted` 函数获取拟合模型的参数值。
这将返回一个数组，其中包含拟合参数的值。
4. 使用 `plot` 函数将原始数据和拟合曲线绘制出来，以便评估拟合的优劣。
5. 可以使用 `confusion` 函数或自定义评估指标来评估拟合模型的性能。
这个函数可以提供各种不同的性能指标，如均方误差、均方根误差等。
代码示例----以下是一个简单的Matlab代码示例，展示了如何使用 `fit` 函数对一组数据进行正弦曲线拟合：```matlab% 导入数据x = [0:0.1:10*pi]; % 定义x轴范围和步长y = sin(x); % 定义原始数据% 使用fit进行拟合fitType = 'sine'; % 正弦曲线拟合类型opts = fitoptions(fitType, 'Display', 'off'); % 指定拟合类型和选项fittedCurve = fit(x, y, fitType, opts); % 进行拟合% 绘制原始数据和拟合曲线plot(x, y, 'o'); % 绘制原始数据点hold on; % 保持当前图层打开，以便添加其他图形plot(fit(x, y, fittedCurve)); % 绘制拟合曲线legend('Original data', 'Fitted curve'); % 添加图例说明图形内容```结论--通过使用Matlab的 `fit` 函数，我们可以轻松地对正弦曲线进行拟合。
matlab数学公式拟合 曲线
matlab数学公式拟合曲线
在MATLAB中，可以使用拟合函数来拟合数学公式的曲线。
拟合函数是一种通过给定的数据点，计算出最佳拟合曲线的方法。
首先，我们需要导入要拟合的数据点。
假设我们的数据点包括n 个（x，y）对，其中x是自变量的值，y是因变量的值。
可以使用MATLAB中的数组来存储这些数据点。
例如，我们可以定义一个x数组和一个y数组，分别存储自变量和因变量的值。
接下来，我们可以使用polyfit函数进行拟合。
polyfit函数可以根据给定的数据点，计算出多项式的系数，从而构建拟合曲线。
例如，我们可以使用一次多项式（直线）进行拟合：
```matlab
p = polyfit(x, y, 1);
```
这将返回一个包含两个元素的数组p，其中p(1)是一次项的系数，p(2)是常数项的系数。
然后，我们可以使用polyval函数利用拟合的结果来计算拟合曲线上的点的值。
例如，我们可以使用以下代码计算拟合曲线上的点的y 值：
```matlab
y_fit = polyval(p, x);
```
最后，我们可以使用plot函数将原始数据点和拟合曲线绘制在同一个图形上：
```matlab
plot(x, y, 'o', x, y_fit, '-');
```
以上代码将在图形窗口中绘制出原始数据点（用圆圈表示）和拟合曲线（用直线表示）。
通过调整拟合函数的阶数，我们可以尝试不同次数的拟合（例如二次、三次等），以找到最适合数据的拟合曲线。
希望以上介绍对你有所帮助！。
(最新整理)matlab实现插值法和曲线拟合
matlab实现插值法和曲线拟合编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（matlab实现插值法和曲线拟合）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为matlab实现插值法和曲线拟合的全部内容。
插值法和曲线拟合电子科技大学摘要:理解拉格朗日多项式插值、分段线性插值、牛顿前插,曲线拟合，用matlab编程求解函数,用插值法和分段线性插值求解同一函数，比较插值余项；用牛顿前插公式计算函数，计算函数值；对于曲线拟合，用不同曲线拟合数据。
关键字：拉格朗日插值多项式;分段线性插值；牛顿前插;曲线拟合引言:在数学物理方程中，当给定数据是不同散点时，无法确定函数表达式，求解函数就需要很大的计算量，我们有多种方法对给定的表格函数进行求解，我们这里，利用插值法和曲线拟合对函数进行求解，进一步了解函数性质,两种方法各有利弊，适合我们进行不同的散点函数求解。
正文:一、插值法和分段线性插值1拉格朗日多项式原理对某个多项式函数，已知有给定的k + 1个取值点：其中对应着自变量的位置，而对应着函数在这个位置的取值。
假设任意两个不同的x j都互不相同，那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为：其中每个为拉格朗日基本多项式（或称插值基函数），其表达式为：[3]拉格朗日基本多项式的特点是在上取值为1，在其它的点上取值为0。
2分段线性插值原理给定区间［a,b], 将其分割成a=x 0 <x 1 <…<x n =b ， 已知函数y= f （x ） 在这些插值结点的函数值为y k =f （x k )（k=0,1，…,n)求一个分段函数I h (x)， 使其满足:（1） I h (x k ）=y k ，(k=0,1，…,n) ；（2) 在每个区间[x k ,x k+1 ］ 上,I h (x ）是个一次函数.易知，I h （x)是个折线函数, 在每个区间［x k ，x k+1 ]上，（k=0，1,…,n ）k 1k k1k 1k k 1k k k ,1)()()(x x x x x f x x x x x f x L --+--=++++，于是, I h (x)在[a,b]上是连续的，但其一阶导数是不连续的。
曲线拟合法的Matlab实现
曲线拟合法的Matlab实现曲线拟合在许多科学和工程领域中都有广泛应用，包括机器学习，数据科学，信号处理，控制工程等。
在Matlab中实现曲线拟合的方法有多种，其中最常用的是使用fit()函数。
以下是一个基本的示例，演示如何在Matlab中使用fit()函数进行曲线拟合。
我们需要一些数据。
假设我们有一组x和y数据点，我们想要在这些点上拟合一条曲线。
y = 3*x.^2 + 2*x + 1 + randn(size(x));fitresult = fit(x, y, 'poly1');在这里，'poly1'表示我们想要拟合一个一次多项式。
你可以使用'poly2'，'poly3'等来拟合更高次的多项式。
同样，你也可以使用其他类型的模型，如指数、对数、自定义函数等。
然后，我们可以使用plot()函数将原始数据和拟合曲线一起绘制出来。
在这里，'hold on'命令用于保持当前图像，这样我们就可以在同一个图形上绘制多条线了。
我们可以使用fitresult来获取拟合曲线的参数和其他信息。
例如：以上就是在Matlab中进行曲线拟合的基本步骤。
需要注意的是，对于复杂的实际问题，可能需要进行更复杂的模型选择和参数优化。
也可以使用其他工具如curve fitting toolbox进行更详细的分析和拟合。
最小二乘曲线拟合是一种数学统计方法，用于根据给定数据点拟合出一条曲线或曲面，使得该曲线或曲面最小化每个数据点到拟合曲线或曲面的平方误差之和。
这种方法广泛应用于数据分析和科学计算等领域。
本文将介绍最小二乘曲线拟合的基本原理和在Matlab中的实现方法。
假设有一组数据点 (x_i, y_i)，i=1,2,...,n，需要拟合出一条曲线y=f(x)。
最小二乘法要求曲线 f(x)最小化每个数据点到曲线的平方误差之和，即E = sum (f(x_i)-y_i)^2对曲线 f(x)进行求导，得到一元一次方程：f'(x)=sum(f(x)-y)*x-sum(f(x)-y)E = sum [(f'(x))^2] * x^2 - 2 * sum [f(x) * f'(x) * x] + 2 * sum [f(x)^2]令 E对 f'(x)的导数为零，可得到最小二乘曲线拟合的方程：sum [f'(x)^2] * x^2 - 2 * sum [f(x) * f'(x) * x] + 2 * n * f(x)^2 = 0在Matlab中，可以使用polyfit函数实现最小二乘曲线拟合。
matlab中拟合曲线
在MATLAB 中拟合曲线可以使用fit 函数。
fit 函数可以对给定的数据进行拟合，返回拟合参数以及拟合结果的统计信息。
下面是一个简单的例子，假设我们有一组数据点(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)，我们想要拟合一条直线方程y = ax + b，可以按照以下步骤进行操作：
1. 将数据点存储为一个向量，例如：
x = [1 2 3 4 5];
y = [2 5 8 11 14];
2. 使用fit 函数进行拟合，例如：
p = fit(x', y', 'poly1');
其中，'poly1' 表示拟合模型为一次函数。
如果要拟合二次函数，可以使用'poly2'。
3. 查看拟合参数和结果：
f = p.a; a 是拟合系数
summary(p) 显示拟合参数和结果
summary(p) 可以显示拟合参数和结果的统计信息，例如标准误差、残差、拟合优度等。
除了一次函数和二次函数，MATLAB 还支持其他类型的拟合模型，例如三次函数、指数函数、对数函数等。
具体可以使用'polyN'、'expon'、'logistic'、'probit'、'nthf'、'spline'、'trend'、'bayes'、'gamfit' 等模型。
MATLAB曲线拟合与数据拟合方法
MATLAB曲线拟合与数据拟合方法数据拟合是数据分析中常用的一种方法，它可以帮助我们找到数据背后的规律和趋势。
而在数据拟合中，曲线拟合是一种常见而又强大的工具。
本文将介绍MATLAB中的曲线拟合与数据拟合方法，并探讨它们的应用和优点。
一、曲线拟合基础曲线拟合是通过数学模型将一系列数据点拟合成一个连续的曲线。
在MATLAB中，可以使用polyfit和polyval函数进行曲线拟合。
polyfit函数通过最小二乘法来拟合一个多项式曲线，并返回多项式的系数。
polyval函数则可以利用这些系数计算拟合曲线上的点的数值。
以一个简单的例子来说明曲线拟合的过程。
假设有如下一组数据点：x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]我们可以使用polyfit函数将这些数据拟合成一个一次多项式曲线，代码如下：coefficients = polyfit(x, y, 1)fitted_curve = polyval(coefficients, x)其中，polyfit函数的第一个参数是自变量数据点，第二个参数是因变量数据点，第三个参数是多项式的次数。
在本例中，我们选择了一次多项式。
通过运行以上代码，我们可以得到一次多项式的系数为[2, 0]，即y = 2x。
然后，我们可以利用polyval函数计算得到的拟合曲线上的点的数值，得到拟合后的曲线上的五个点为[2, 4, 6, 8, 10]，与原始数据点非常接近。
二、数据拟合方法在实际应用中，数据可能不仅仅可以用一条曲线去拟合，可能需要使用更复杂的函数。
MATLAB中提供了多种数据拟合方法，下面介绍几种常用的方法。
1. 多项式拟合除了一次多项式拟合外，polyfit函数还可以用来进行更高次数的多项式拟合。
只需要将第三个参数设置为对应的次数即可。
但是需要注意的是，高次数的多项式容易过拟合，使得拟合曲线对噪声点过于敏感。
2. 幂函数拟合幂函数拟合是一种常见的非线性拟合方法。
matlab拟合方法
matlab拟合方法Matlab拟合方法摘要：拟合是一种常见的数据分析方法，用于通过数学模型来描述和预测数据的趋势。
Matlab是一种功能强大的数学软件，提供了多种拟合方法来处理不同类型的数据。
本文将介绍几种常用的Matlab 拟合方法，并给出实际案例来说明其应用。
1. 多项式拟合多项式拟合是一种基于多项式函数的拟合方法，通过拟合数据点来获得一个多项式函数，从而近似描述数据的趋势。
Matlab中的polyfit函数可以实现多项式拟合，用户可以指定多项式的阶数，从而控制拟合的复杂程度。
通过最小二乘法，polyfit函数可以找到最佳拟合曲线。
2. 曲线拟合除了多项式拟合，Matlab还提供了其他的曲线拟合方法，包括指数、对数、幂函数等。
这些方法可以根据数据的特点选择适当的曲线形式来进行拟合。
例如，使用fittype函数可以指定拟合的曲线类型，然后使用fit函数进行拟合。
用户还可以根据拟合结果进行参数估计和预测。
3. 非线性拟合当数据无法用简单的线性模型拟合时，可以使用非线性拟合方法。
Matlab提供了lsqcurvefit函数来实现非线性拟合，用户需要提供一个自定义的非线性函数，并指定初始参数值。
lsqcurvefit函数会通过最小二乘法来求解最佳参数值，从而得到最佳拟合曲线。
4. 插值插值是一种通过已知数据点来估计未知点的方法。
Matlab中的interp1函数可以实现插值拟合，用户需要提供已知数据点的坐标和对应的函数值，然后可以使用interp1函数来估计未知点的函数值。
interp1函数支持不同的插值方法，包括线性插值、样条插值等。
5. 统计拟合除了数学模型拟合，Matlab还提供了统计拟合方法，用于分析数据的概率分布。
Matlab中的normfit函数可以根据数据点的均值和标准差来拟合正态分布曲线。
用户还可以使用histfit函数来绘制数据的直方图和拟合曲线，从而比较数据的分布和理论模型的拟合程度。
matlab 多组数据拟合曲线
matlab 多组数据拟合曲线在MATLAB中，可以使用多种方法对多组数据进行拟合。
其中，一种常用的方法是使用fit函数，它允许用户拟合多个数据集到一条或多条曲线。
下面是一个简单的例子来说明如何对多组数据进行拟合。
假设你有三组数据，分别存储在三个数组中：x1, y1, x2, y2, x3, y3。
% 创建数据x1 = 0:0.1:10; % x1的数据点y1 = 2*x1 + 1 + randn(size(x1)); % y1是x1的函数，加入一些随机噪声x2 = 5:0.5:20; % x2的数据点y2 = 3*x2 - 5 + randn(size(x2)); % y2是x2的函数，加入一些随机噪声x3 = 1:0.2:15; % x3的数据点y3 = 4*x3 + 3 + randn(size(x3)); % y3是x3的函数，加入一些随机噪声% 将数据组合到一起X = [x1; x2; x3]; % 所有x的数据组合到一起Y = [y1; y2; y3]; % 所有y的数据组合到一起% 使用fit函数拟合数据fitresult = fit(X,Y,'poly1'); % 使用一次多项式进行拟合% 绘制原始数据和拟合曲线figure;hold on;plot(X,Y,'o'); % 原始数据plot(fitresult); % 拟合曲线legend('Data','Fitted Polynomial');在上面的代码中，我们首先创建了三组数据，每组数据都是一些函数的值，其中包含一些随机噪声。
然后，我们将所有数据组合到一起，并使用fit函数对数据进行拟合。
在这个例子中，我们使用了一次多项式进行拟合，也就是'poly1'。
最后，我们将原始数据和拟合曲线一起绘制出来。
注意，如果你的数据适合更复杂的模型，你可以选择其他的拟合类型。
matlab 最小二乘法拟合曲线
matlab 最小二乘法拟合曲线最小二乘法（Least Squares Method）是一种常用的数据拟合技术，在数学建模、统计学以及工程领域中被广泛应用。
该方法通过最小化实际观测值与拟合模型之间的平方误差和，从而找到一个最佳的拟合曲线。
首先，我们来了解一下最小二乘法的基本原理。
假设我们有一组n组数据点{(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)}，我们希望找到一个函数f(x)来拟合这些数据。
为了简便计，我们假设函数f(x)是一个线性函数，即f(x) = ax + b。
要使用最小二乘法来进行拟合，我们需要构造一个目标函数，该函数是残差平方和（Sum of Squared Residuals，SSR）。
残差表示实际数据点与拟合曲线之间的差异，而残差平方和则是将所有残差平方相加得到的一个值。
目标函数可以表示为：SSR = Σ(yi - f(xi))^2最小二乘法的核心思想就是通过调整拟合函数中的参数a和b，使得目标函数SSR达到最小值。
为了实现这一目标，我们需要对目标函数求导，并令导数为0。
这样做可以得到一组线性方程组，可以使用线性代数中的方法求解这个方程组，从而得到a和b的值。
推导过程略去不表，最终我们可以得到最佳的拟合曲线方程：f(x) = (Σxiyi - n * x_mean * y_mean) / (Σxi^2 - n *x_mean^2) * x + (y_mean - (Σxiyi - n * x_mean * y_mean) / (Σxi^2 - n * x_mean^2) * x_mean)其中，x_mean和y_mean分别表示x和y的平均值，n表示数据点的数量。
通过以上公式，我们可以得到一个最佳的线性拟合曲线，该曲线可以最小化数据点与拟合曲线之间的距离。
当然，在实际应用中，我们会遇到更复杂的拟合函数，而不仅仅是线性函数。
但不论函数形式如何，最小二乘法的思想都是相同的——将观测值与模型之间的误差最小化。
matlab b样条曲线拟合
标题：MATLAB中B样条曲线拟合一、介绍B样条曲线是一种常用的曲线拟合方法，广泛应用于工程、数学、经济等领域。
MATLAB作为一种强大的数学软件工具，具有丰富的函数库和绘图功能，能够很好地支持B样条曲线的拟合和可视化。
本文将介绍MATLAB中B样条曲线的拟合方法及其实现过程。
二、B样条曲线的基本原理B样条曲线是一种参数化曲线，由基函数和控制点共同确定。
其基本原理包括：1. 基函数的选择：B样条曲线的形状由基函数决定，常用的基函数包括均匀B样条、非均匀B样条等。
2. 控制点的作用：控制点是B样条曲线形状的关键参数，通过调整控制点的位置可以改变曲线的形状。
3. 参数化表示：B样条曲线是通过参数t来表示的，调整参数t的取值可以在曲线上取得不同的点。
三、MATLAB中的B样条曲线拟合方法MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱，其中包括了B样条曲线的拟合函数。
一般而言，拟合B样条曲线的基本步骤包括：1. 导入数据：首先需要导入需要拟合的数据点，通常是二维平面上的点集。
2. 调用拟合函数：MATLAB提供了基于B样条曲线的拟合函数，例如spline和interp1等。
3. 可视化结果：拟合完成后，可以使用MATLAB的绘图工具对拟合结果进行可视化，观察拟合效果。
四、B样条曲线拟合案例为了更好地理解MATLAB中B样条曲线的拟合方法，我们以一个实际的案例进行说明。
假设有一个二维数据点集P={(P1,P1),(P2,P2),…,(PP,PP)}，我们希望利用B样条曲线对这些数据点进行拟合。
1. 数据导入：我们需要将数据点集导入MATLAB环境中，可以通过数组的形式或者直接从外部文件读取。
2. 调用拟合函数：利用MATLAB提供的拟合函数，例如spline或interp1，对数据点集进行B样条曲线的拟合。
3. 可视化结果：我们可以使用MATLAB的绘图工具对拟合结果进行可视化，观察拟合效果，进一步调整参数以获得更好的拟合结果。
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（ⅴ）Span用于进行平滑计算的数据点的 数目；
（ⅵ）Degree 用于Savitzky-Golay方 法拟合多项式的阶数。
.Smoothed data sets 对于所有平滑数 据集进行列表。可以增加平滑数据集，通 过单击Create smoothed data set按 钮，可以创建经过平滑的数据集。
Bytes Class
cdate 21x1
168 double
pop
21x1
168 double
>> load census
>> cftool(cdate,pop)
散点图
单击Data按钮
在X data和Y data两个下拉式列表框中选 择变量名，将在Data对话框中显示散点图的 预览效果：
当选择Data sets列表框中的数据集时，单 击View按钮，打开View Data Set对话框
通过cftool命令打开曲线拟合工具界面
5个命令按钮
Data按钮：可输出、查看和平滑数据； Fitting按钮：可拟合数据、比较拟合曲线和
数据集；
Exclude按钮：可以从拟合曲线中排除特殊 的数据点；
Ploting按钮：在选定区间后，单击按钮， 可以显示拟合曲线和数据集；
Analysis按钮：可以做内插法、外推法、微 分或积分拟合。
工作表方式
2.数据的预处理 在曲线拟合工具箱中，数据的预处理主要包 括平滑法、排除法和区间排除法等。
(1)平滑数据
打开拟合工具箱，单击Data按钮，打开 Data对话框，选择Smooth选项卡
Smooth选项卡各选项的功能：
.Original data set 用于挑选需要拟合的 数据集；
.Smoothed data set平滑数据的名称；
的向量，如果没选择，默认值为1.
.Preview 对所选向量进行图形化预览
.Data set name 设置数据集的名称。工 具箱可以随即产生唯一的文件名，但用户 可以重命名。
.Data sets 选项以列表的形式显示所有拟 合的数据集。当选择一个数据集时，可以 对它做如下操作：
.View 查看数据集，以图标形式和列表形 式，可以选择方法排除异常值；一 Nhomakorabea数据预处理
在曲线拟合之前必须对数据进行预处理，去 除界外值、不定值和重复值，以减少人为误 差，提高拟合的精度。 数据预处理包括： （1）数据输入与查看 （2）数据的预处理 传输数据通过数据GUI来实现，查看数据点 通过曲线拟合工具的散点图来实现。
1.输入和查看数据集 （1）打开曲线拟合工具界面
matlab曲线拟合方法大全
曲线拟合定义
在实际工程应用和科学实践中，经常需要寻求 两个（或多个）变量间的关系，而实际去只能 通过观测得到一些离散的数据点。针对这些分 散的数据点，运用某种你和方法生成一条连续 的曲线，这个过程称为曲线拟合。 曲线拟合可分为：
（1）参数拟合 ---- 最小二乘法 （2）非参数拟合 ---- 插值法
.Method用于选择平滑数据的方法，每一个 相应数据用通过特殊的曲线平滑方法所计 算的结果来取代。平滑数据的方法包括：
（ⅰ）Moving average 用移动平均值进 行替换；
（ⅱ）Lowess局部加权散点图平滑数据， 采用线性最小二乘法和一阶多项式拟合得 到的数据进行替换；
（ⅲ）Loess局部加权散点图平滑数据，采 用线性最小二乘法和二阶多项式拟合得到 的数据进行交换；
.View按钮 打开查看数据集的GUI，以散点 图方式和工作表方式查看数据，可以选择 排除异常值的方法。
.Rename用于重命名。
.Delete可删去数据组。
.Save to workspace保存数据集。
（2）排除法和区间排除法 排除法是对数据中的异常值进行排除。 区间排除法是采用一定的区间去排除那些用 于系统误差导致偏离正常值的异常值。 在曲线拟合工具中单击Exclude按钮，可以 打开Exclude对话框
Check to exclude point 挑选个别的点 进行排除，可以通过在数据表中打勾来选 择要排除的数据。
Exclude Sections 选定区域排除数据：
Exclude X选择预测数据X要排除的数据 范围；
Exclude Y选择响应数据Y要排除的数据 范围。
（3）其他数据预处理方法
其他的预处理方法不便通过曲线拟合工具箱 来完成，主要包括两部分： 响应数据的转换和去除无穷大、缺失值和异 常值。 响应数据的转换一般包括对数转换、指数转 换，用这些转换可以使非线性的模型线性 化，便于曲线拟合。变量的转换一般在命令 行里实现，然后把转换后的数据输入曲线拟 合工具箱，进行拟合。
Exclusion rule name指定分离规则的名称 Existing exclusion rules列表产生的文件 名，当你选择一个文件名时，可以进行如下操
作：
Copy 复制分离规则的文件； Rename重命名；delete 删去一个文件； View以图形的形式展示分离规则的文件。 Select data set 挑选需要操作的数据集； Exclude graphically允许你以图形的形式去 除异常值，排除个别的点用“×”标记。
.Rename 重命名
.Delete 删除数据组
例：输入数据，采用matlab自带的文件census
census 有两个变量：cdate和pop。
cdate是一个年向量，包括1790-1990年，
pop是对应年份的美国人口。
>> whos -file census
Name
Size
Attributes
（2）输入数据集
在输入数据之前，数据变量必须存在于 matlab的工作区间。可以通过load命令输 入变量。单击曲线拟合工具界面中的Data 按钮，打开Data对话框，在对话框中进行设 置，可以输入数据。
Data对话框
包括两个选项卡：Data Sets 和 Smooth.
Data Sets选项卡： .Import workspace vectors 把向量输 入工作区，要注意的是变量必须具有相同的 维数，无穷大的值和不定值被忽略。 X data 用于选择观测数据 Y data 用于选择X的响应数据 Weight 用于选择权重，与响应数据相联系