在使用Matlab拟合工具箱处理试验数据时,首先需要导入数据。可以使用以下代码示例:

load('data.mat'); % 导入数据
x = data(:,1); % 自变量
y = data(:,2); % 因变量

接下来,使用fit函数来进行拟合。例如,若要拟合一个线性模型:

ft = fit(x, y, 'poly1'); % 线性拟合

通过plot函数可以可视化拟合结果:

plot(ft, x, y); % 绘制拟合曲线与原始数据

使用Matlab拟合工具箱的优势在于其图形界面友好,适合初学者。此外,工具箱支持多种拟合类型,如多项式拟合指数拟合等,使得数据处理更加灵活。