一、曲线拟合是要找到一条光滑曲线，使其最佳地拟合数据，该曲线不必经过数据点；

二、曲线拟合的内容：

　　1、光滑曲线的形式是怎么样：多项式模型？指数模型？其他函数模型

　　2、最佳拟合的概念： 常用的误差准则是误差平方和最小，也可以是最大误差最小准则，误差绝对值和等。

三、Matlab多项式拟合函数（指数拟合可以转换为多项式拟合来做，略）:

　　ployfit(x,y,n);   %返回值为多项式的各个系数

　　　　x  自变量

　　　　y  应变量

　　　　n  多项式阶数

　　polyval(P,xi);   %返回值为多项式在xi（可以是数组）的取值

　　　　P  多项式的系数数组

　　　　xi  求值点  

　　例子如：ploy1.m

 1 clear;clc;
 2 %多项式拟合
 3 x = 0:0.1:1;
 4 y = log(1+x);
 5 
 6 P = polyfit(x,y,3); %3阶多项式拟合
 7 
 8 xi = 0:0.01:1.0;
 9 yi =polyval(P,xi);
10 plot(x,y,\'+\');   %以圈画出 Marker Specifiers
11 hold on;
12 plot(xi,yi,\'k\',\'Color\',\'r\');
13 hold on;
14 plot(xi,log(1+xi),\'g\');
15 xlabel(\'x\');
16 ylabel(\'y\');
17 
18 
19 legend(\'采样数据\',\'拟合数据\',\'精确数据\');

四、工具箱 cftool （Curve Fitting Tool）  

　　Matlab 命令行中输入 cftool  或者在App中进入Curve Fitting ,工具用起来挺简单的，不赘述。

Ref：

1、《Matlab使用详解》  董霖 科学出版社  

2、http://jingyan.baidu.com/article/cbf0e500f02b572eaa289399.html  MATLAB拟合工具箱 cftool 用法及实例