matlab 函数拟合代码
    这是一个基于matlab的函数拟合代码，它可以用来拟合一系列的数据点，并生成一个函数模型，以便于预测新的数据。该代码使用了 matlab 自带的 Curve Fitting 工具箱。
    首先，需要将需要拟合的数据点存储在一个矩阵中，其中第一列为自变量，第二列为因变量。然后，可以使用 matlab 的 Curve Fitting 工具箱中的 fit 函数来拟合数据，该函数需要指定拟合的模型类型和自变量及因变量的数据，如下所示：
    ```
    % 定义拟合模型类型
    model = 'poly2';
    % 提取自变量和因变量数据
    x = data(:,1);
    y = data(:,2);
    % 使用 fit 函数拟合数据
    fitresult = fit(x, y, model);
    % 输出模型结果
    coefficients = coeffvalues(fitresult);
    ```
    在这个例子中，我们使用了二次多项式模型（poly2）来拟合数据，可以根据需要选择不同的模型类型。fit 函数会返回一个拟合结果对象（fitresult），其中包含了拟合的系数值、拟合误差等信息。可以使用 coeffvalues 函数提取拟合系数值。
    最后，我们可以使用拟合结果生成一个函数模型，以便于预测新的数据。以下是一个例子，演示了如何使用拟合结果来计算新数据点的函数值：
    ```matlab拟合数据
    % 定义新数据点的自变量值
    xnew = 5;
    % 使用拟合结果计算函数值
    ynew = polyval(coefficients, xnew);
    % 输出函数值
    disp(['f(', num2str(xnew), ') = ', num2str(ynew)]);
    ```
    在这个例子中，我们计算了自变量值为 5 时的函数值，并输出了结果。可以根据需要修改自变量值，以计算不同自变量值下的函数值。

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