MATLAB 自行确定拟合函数：使用 fit 函数进行曲线拟合

在 MATLAB 中，可以使用 curve fitting toolbox 中的 fit 函数来根据已知数据自行确定拟合函数。以下是一个简单的例子：

假设我们有一组已知数据，存储在向量 x 和 y 中。我们可以使用 fit 函数来确定最佳拟合曲线的类型，例如线性、多项式或指数函数。

% 已知数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];

% 根据已知数据拟合函数
fitType = fittype('a*x + b', 'coefficients', {'a', 'b'});
fitResult = fit(x', y', fitType);

% 输出拟合结果
disp(fitResult);

在上面的例子中，我们假设拟合函数为线性函数 y = a*x + b，其中 a 和 b 是待定的系数。我们通过 fit 函数来确定最佳的 a 和 b 值，并将结果存储在 fitResult 中。

可以根据需要更改拟合函数的类型和形式，以适应不同的数据和拟合需求。