Matlab 拟合工具箱 CFtool 使用指南
Matlab 拟合工具箱 CFtool 是一种功能强大的数据拟合和回归分析工具，可以帮助用户快速、准确地进行数据分析和模型拟合。以下是 CFtool 的使用指南：
一、打开 CFtool
在 Matlab 6.5 以上的环境下，可以在命令行中输入"cftool"，打开 CFtool 工具箱。也可以在 Matlab 的左下方找到"Start"按钮，点击后在目录"Toolboxes"下找到"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面。
二、输入数据
在 Matlab 的命令行中输入两个向量，一个向量是 x 坐标的各个数据，另一个是 y 坐标的各个数据。例如：
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];
确保这两个向量的元素数一致，否则无法在工具箱里面进行拟合。
三、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 Data Sets 页面里，在 X Data 选项中选取 x 向量，Y Data 选项中选取 y 向量。如果两个向量的元素数相同，那么 Create data set 按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方 Data Sets 列表框中。关闭 Data 对话框。此时 Curve Fitting Tool 窗口中显示出这一数据组的散点分布图。
四、拟合曲线
点击 Fitting... 按钮，出现 Fitting 对话框，Fitting 对话框分为两部分，上面为 Fit Editor，下面为 Table of Fits。在 Fit Editor 里面点击 New Fit 按钮，此时其下方的各个选框被激活，在 Data Set 选框中选中刚才建立的 x-y 数据组，然后在 Type of fit 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：
* Custom Equations 用户自定义函数
* Expotential e 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）
* Smooth Spline ？？（光滑插值或者光滑拟合，不太清楚）
* Sum of sin functions 正弦函数类
* Weibull 威布尔函数（没用过）
在这个 Type of fit 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 Curve Fitting Tool 窗口上就会出现一个拟合的曲线。
五、查看拟合结果
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：
* General model of sin1:....... (函数形式）
* Coefficients (with 95% confidence range) (95%致信区间内的拟合常数）
* Goodness of fit: (统计结果）
* SSE: ... (方差）
* R-squared: ... (决定系数，不知道做什么的）
* Adjusted R-squared: ... (校正后的决定系数，如何校正的不得而知）
* RMSE: ... (标准差）
六、导出图片
如果想把这个拟合的图像导出的话，在 Curve Fitting Tool 窗口的 File 菜单下选 Print to Figure，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 。
CFtool 是一个功能强大、使用灵活的数据拟合和回归分析工具，可以满足用户的各种数据分析需求。
