matlabe函数曲线

matlabe函数曲线

如果您是在问 Matlab 中如何绘制自然对数 e 的函数曲线，可

以使用 Matlab 中的函数`exp()`来绘制。具体地，您可以使用以下

代码来绘制 e 的函数曲线:

```matlab

% 生成一个初始值为 0 的随机数种子

seed = 0;

% 设置绘图参数

figure();

hold(gca);

grid();

xlabel("x");

ylabel("y");

title("e(x)");

% 绘制 e(x) 的函数曲线

plot(x, exp(x), "b");

% 设置绘图参数

set(gcf, "Color", "w", "PaperPositionMode", "auto");

```

上述代码将生成一个图形窗口，并在其中绘制 e(x) 的函数曲线。您可以根据自己的需要调整绘图参数，例如更改颜色、原点、坐标轴标签等。

另外，如果您希望绘制 e 的 n 次方函数曲线，可以使用`exp()`函数的别名`expm1()`来绘制。例如，如果您希望绘制 e 的 2 次方函数曲线，可以使用以下代码:

```matlab

% 生成一个初始值为 0 的随机数种子

seed = 0;

% 设置绘图参数

figure();

hold(gca);

grid();

xlabel("x");

ylabel("y");

title("e^x (x=2)");

% 绘制 e^x 的 2 次方函数曲线

plot(x, expm1(2), "r");

% 设置绘图参数

set(gcf, "Color", "w", "PaperPositionMode", "auto");

```

上述代码将生成一个图形窗口，并在其中绘制 e 的 2 次方函数曲线。

MATLAB曲线绘制大全

一、二维数据曲线图 1.1绘制单根二维曲线 plot函数的基本调用格式为： plot(x,y) 其中x和y为长度相同的向量，分别用于存储x坐标和y坐标数据。 例1-1在0x2p区间内，绘制曲线 y=2e-0.5xcos(4x) 程序如下： x=0:pi/100:2*pi; y=2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x); plot(x,y) 例1-2绘制曲线。 程序如下： t=0:0.1:2*pi; x=t.*sin(3*t); y=t.*sin(t).*sin(t); plot(x,y); plot函数最简单的调用格式是只包含一个输入参数： plot(x) 在这种情况下，当x是实向量时，以该向量元素的下标为横坐标，元素值为纵坐标画出一条连续曲线，这实际上是绘制折线图。 1.2绘制多根二维曲线 1.plot函数的输入参数是矩阵形式 (1)当x是向量，y是有一维与x同维的矩阵时，则绘制出多根不同颜色的曲线。曲线条数等于y矩阵的另一维数，x被作为这些曲线共同的横坐标。 (2)当x,y是同维矩阵时，则以x,y对应列元素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数。 (3)对只包含一个输入参数的plot函数，当输入参数是实矩阵时，则按列绘制每列元素值相对其下标的曲线，曲线条数等于输入参数矩阵的列数。 当输入参数是复数矩阵时，则按列分别以元素实部和虚部为横、纵坐标绘制多条曲线。

2含多个输入参数的plot函数 调用格式为： plot(x1,y1,x2,y2,,xn,yn) (1)当输入参数都为向量时，x1和yl,x2和y2,,xn和yn分别组成一组向量对，每一组向量对的长度可以不同。每一向量对可以绘 制出一条曲线，这样可以在同一坐标内绘制出多条曲线。 (2)当输入参数有矩阵形式时，配对的x,y按对应列元素为横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵的列数。 例1-3分析下列程序绘制的曲线。 x1=linspace(0,2*pi,100); x2=linspace(0,3*pi,100); x3=linspace(0,4*pi,100); y1=sin(x1); y2=1+sin(x2); y3=2+sin(x3); x=[x1;x2;x3]'; y=[y1;y2;y3]'; plot(x,y,x1,y1-1) 3.具有两个纵坐标标度的图形 在MATLAB中，如果需要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形，可以使用plotyy绘图函数。调用格式为： plotyy(x1,y1,x2,y2) 其中x1,y1对应一条曲线，x2,y2对应另一条曲线。横坐标的标度相同，纵坐标有两个，左纵坐标用于x1,y1数据对，右纵坐标用于x2,y2数据对。 例1-4用不同标度在同一坐标内绘制曲线y1=0.2e-0.5xcos(4x)和y2=2e-0.5xcos(x)。 程序如下： x=0:pi/100:2*pi; y1=0.2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x); y2=2*exp(-0.5*x).*cos(pi*x); plotyy(x,y1,x,y2); 4.图形保持 holdon/off命令控制是保持原有图形还是刷新原有图形，不带参数的hold命令在两种状态之间进行切换。 例1-5采用图形保持，在同一坐标内绘制曲线y1=0.2e-0.5xcos(4x)和y2=2e-0.5xcos(x)。 程序如下: x=0:pi/100:2*pi; y1=0.2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x); plot(x,y1)

matlab计算曲线平滑度的函数

一、引言 在工程学、数学、统计学和计算机科学等多个领域中，对曲线平滑度 的计算十分重要。曲线平滑度是指曲线的变化程度，通常用于评估数 据的变化趋势和变化速度。在Matlab中，有许多函数可以用来计算 曲线的平滑度，本文将介绍其中的一些常用函数，并解释它们的用途 和用法。 二、曲线平滑度的意义 曲线平滑度是描述曲线变化的一个重要指标，它可以帮助我们了解数 据的趋势和特点。在实际工程应用中，我们经常需要对数据进行分析 和处理，例如拟合曲线、预测趋势、找出异常值等。而曲线平滑度可 以帮助我们更好地理解和分析数据，从而做出更科学的决策。 三、Matlab中用于计算曲线平滑度的函数 1. smoothdata函数 smoothdata函数是Matlab R2016a版本中引入的一个全新函数，它可以用来对一维数据进行平滑处理。该函数提供了多种平滑算法，包 括移动平均、Loess平滑、Savitzky-Golay平滑等。我们可以根据自 己的需求选择合适的平滑算法，并调整参数来实现对曲线的平滑处理。 2. smooth函数 smooth函数是Matlab中的一个经典函数，它可以对一维数据进行平滑处理。与smoothdata函数不同的是，smooth函数提供了更多的

平滑算法和参数选项，可以更加灵活地适应不同的数据特点和需求。 常用的平滑算法包括移动平均、加权移动平均、指数加权移动平均等。 3. sgolay函数 sgolay函数是Matlab中用于Savitzky-Golay平滑算法的函数，它可以帮助我们对一维数据进行多项式拟合和平滑处理。Savitzky-Golay 平滑算法是一种常用的平滑方法，它可以有效地去除噪声和波动，保 留数据的趋势和特征。在实际应用中，我们可以利用sgolay函数来对曲线进行平滑处理，从而更好地分析和理解数据。 四、如何使用这些函数 在Matlab中，我们可以通过简单的代码来调用这些函数，并对曲线 进行平滑处理。以smoothdata函数为例，我们可以使用下面的代码 来对一维数据进行平滑处理： ```matlab 生成随机数据 x = 1:100; y = randn(1, 100); 对数据进行平滑处理 smooth_y = smoothdata(y, 'movmean', 10); ```

matlab设计曲线方程

matlab设计曲线方程 在MATLAB中设计曲线方程的方法有很多种，下面是一些常见的方法： 使用内置函数：MATLAB提供了一些内置函数来创建特定的曲线，例如正弦、余弦、指数、对数等函数。例如，要创建一个y = sin(x)的曲线，你可以使用以下代码： matlab复制代码 x = 0:0.01:2*pi; % 创建一个从0到2*pi的x数组，步长为0.01 y = sin(x); % 计算每个x值的正弦值 plot(x, y); % 绘制曲线 使用多项式：如果你需要设计一个多项式曲线，你可以使用polyfit和polyval函数。例如，要拟合一个二次多项式，你可以使用以下代码： matlab复制代码 x = 0:0.1:10; % 创建一个从0到10的x数组，步长为0.1 y = 2*x.^2 + 3*x + 1; % 定义一个二次多项式 p = polyfit(x, y, 2); % 使用polyfit函数拟合多项式 y_fit = polyval(p, x); % 使用polyval函数计算拟合值 plot(x, y, 'o', x, y_fit); % 绘制原始数据和拟合曲线 自定义函数：如果你需要的曲线方程不能由MATLAB的内置函数表示，你可以定义自己的函数。例如，要定义一个y = exp(-x)的函数，你可以使用以下代码： matlab复制代码 function y = my_func(x) y = exp(-x); end 然后，你可以像使用内置函数一样使用这个自定义函数： matlab复制代码 x = 0:0.01:1; % 创建一个从0到1的x数组，步长为0.01 y = my_func(x); % 计算每个x值的函数值 plot(x, y); % 绘制曲线

matlab三元函数曲线拟合

文章标题：深入解析MATLAB三元函数曲线拟合 一、引言 MATLAB是一种强大的数学软件工具，广泛应用于科学与工程领域。 三元函数曲线拟合作为其中一项重要功能，可以通过拟合已知的数据点，找到最合适的函数曲线来描述这些数据点的分布规律。在本文中，我们将深入探讨MATLAB中的三元函数曲线拟合，包括其原理、方法和实际应用。 二、原理解析 1. 三元函数曲线拟合的基本概念 三元函数曲线拟合是指通过一组离散的点数据，找到一个函数曲线， 使得这些数据点到该曲线的距离最小，从而能够较好地拟合现有的数 据分布情况。 2. MATLAB中的三元函数曲线拟合方法 MATLAB提供了多种方法来进行三元函数曲线拟合，包括最小二乘法、非线性最小二乘法、曲线拟合工具箱等。这些方法各有特点，可根据 实际需求进行选择。 3. 实例分析 接下来，我们通过一个具体的示例来说明MATLAB中三元函数曲线拟合的过程。假设有一组数据点(x,y)，我们希望通过三元函数曲线拟合

来找到最适合的函数曲线 y=f(x)。我们可以先选择合适的拟合方法， 然后利用MATLAB提供的函数进行拟合操作，最终得到拟合的函数曲线。 三、实践应用 1. 科学研究 三元函数曲线拟合在科学研究中有着广泛的应用，例如在物理实验数 据处理、生物学分析等方面发挥着重要作用。 2. 工程领域 在工程领域，三元函数曲线拟合可以通过拟合已有的传感器测量数据，从而提供有效的模型来描述系统的工作状态并进行预测。 3. 金融与经济 在金融与经济学领域，三元函数曲线拟合可以用于预测市场走势、分 析经济数据等重要应用。 四、个人观点和总结 通过对MATLAB中的三元函数曲线拟合进行深入探讨和实例分析，我深切感受到了其在科学与工程领域的重要性。合理选择方法、充分理 解原理，并结合实际问题进行应用是十分关键的。我相信，在今后的 学习和工作中，将会进一步加深对这一领域的理解，并能够灵活地应 用于实际问题的解决中。

matlab移动曲线函数

matlab移动曲线函数 如果你正在使用MATLAB，你可能会发现自己需要移动某些曲线函数。移动曲线函数可以帮助你比较不同参数下的曲线。下面是一些如何在 MATLAB 中移动曲线函数的方法。 1. 使用变量 你可以使用变量来移动曲线函数。比如，如果你有一个函数 y = f(x)，你可以使用变量 a 来移动这个函数。你可以使用这个公式来定义一个新的函数： y = f(x-a) 其中 a 是一个常数，它控制曲线在 x 轴上的移动。 2. 使用函数 你也可以使用 MATLAB 中的函数来移动曲线。使用这种方法，你可以在不改变原始函数 f(x) 的情况下，轻松地改变它的位置。这里有两个函数可以帮助你实现这个目标： - shift 函数：这个函数可以将一个函数在 x 轴上移动一个指定的距离。它的语法是：y = shift(f, a)，其中 f 是原始函数，a 是移动的量。 - translate 函数：这个函数可以将一个函数在 x 和 y 轴上移动一定的距离。它的语法是：y = translate(f, a, b)，其中 f 是原始函数，a 和 b 是 x 和 y 方向上移动的量。 3. 使用 fplot 函数 最后，你可以使用 MATLAB 中的 fplot 函数来移动曲线。fplot

函数可以让你绘制任何函数，并且可以轻松地改变它们的位置。你可以使用这个函数来绘制一个原始函数 f(x)，然后使用一个新的函数来改变它的位置。这个新的函数可以是任何你想要的函数，只要它可以改变原始函数在 x 轴上的位置即可。 以上是在 MATLAB 中移动曲线函数的几种方法。无论你使用哪种方法，都可以帮助你比较不同参数下的曲线。

matlab曲线拟合输出拟合函数在其他文件调用

Matlab曲线拟合输出拟合函数在其他文件调用 在使用Matlab进行曲线拟合时，我们通常会得到一个拟合函数，用于描述实验数据的趋势和规律。然而，有时候我们需要在其他文件中调用这个拟合函数，以便进行进一步的分析和处理。本文将介绍如何在Matlab中输出拟合函数，并在其他文件中调用这个函数。 让我们来看一下如何在Matlab中进行曲线拟合，并输出拟合函数。假设我们已经有了一组实验数据x和对应的y，我们可以使用Matlab 中的polyfit函数来进行多项式拟合。我们可以使用二次多项式来拟合数据： ```matlab p = polyfit(x, y, 2); ``` 这将得到一个二次多项式拟合的系数p。接下来，我们可以使用polyval函数来计算拟合后的y值，并且将拟合结果绘制成图表： ```matlab y_fit = polyval(p, x); plot(x, y, 'o', x, y_fit, '-'); ```

通过这样的步骤，我们就可以在Matlab中完成曲线拟合，并且得到 拟合函数的系数。接下来，我们需要将这个拟合函数输出到其他文件中，以便在其他程序中进行调用。 为了实现这一点，我们可以将拟合函数写入到一个独立的文件中。我 们可以创建一个名为"fitting_function.m"的文件，将拟合函数写入其中： ```matlab function y_fit = fitting_function(x, p) y_fit = polyval(p, x); end ``` 在这个文件中，我们定义了一个名为"fitting_function"的函数，用于 计算拟合后的y值。这个函数需要输入实验数据x和拟合函数的系数p，然后返回拟合后的y值。现在，我们可以在其他文件中调用这个函数了。 假设我们需要在一个名为"main_program.m"的文件中调用拟合函数。我们可以这样做：

matlab多种曲线的表示方法

matlab多种曲线的表示方法 在 MATLAB 中，有多种方法可以表示和绘制多种曲线。以下是一些常用的方法： 1. 基本绘图函数: `plot()` 是最常用的绘图函数，可以绘制二维线图。例如： ```matlab x = 0::2pi; % 生成一个从0到2pi的等差数列 y = sin(x); % 对x应用sin函数 plot(x, y); % 绘制图形 ``` 2. 多曲线绘图: 使用 `hold on` 和 `hold off` 命令可以在同一张图上绘制多条曲线。例如： ```matlab x = 0::2pi; % 生成一个从0到2pi的等差数列 y1 = sin(x); % 对x应用sin函数 y2 = cos(x); % 对x应用cos函数

plot(x, y1, 'r'); % 绘制红色的sin曲线 hold on; % 保持当前图形，以便继续绘制其他曲线 plot(x, y2, 'b'); % 绘制蓝色的cos曲线 hold off; % 结束当前图形，不再绘制其他曲线 ``` 3. 参数曲线: 使用 `plotyy()` 或 `subplot()` 可以绘制参数曲线。例如： ```matlab t = 0::2pi; % 生成一个从0到2pi的等差数列 r = t.exp(t); % 对t应用乘法和指数函数，模拟参数曲线 c = t.exp(-t); % 对t应用乘法和指数函数，模拟另一参数曲线 [ax1, h1] = plotyy(t, r, t, c); % 在两个子图上分别绘制r和c set(h1(1), 'LineWidth', 2); % 设置第一个曲线的线宽为2 set(h1(2), 'LineWidth', 2); % 设置第二个曲线的线宽为2 ``` 4. 三维曲线: 使用 `plot3()` 可以绘制三维曲线。例如： ```matlab x = linspace(-5,5,100); % 生成一个从-5到5的等差数列

matlab曲线拟合标明函数

主题：使用Matlab进行曲线拟合，并标明拟合函数。 内容如下： 1. 曲线拟合是指根据一组实验数据，找到一个函数来拟合这些数据的趋势，以便对未知数据进行预测或者分析。在工程、科学、金融等领域都有着广泛的应用。 2. Matlab是一个强大的数学软件，提供了丰富的工具箱和函数，可以方便地进行曲线拟合分析。在Matlab中，有专门用于曲线拟合的函数，如polyfit、lsqcurvefit等。 3. 在进行曲线拟合时，首先需要准备一组实验数据。这组数据可以是实验测量得到的，也可以是某种现象的观测数据。这里以实验测量得到的数据为例进行讲解。 4. 假设我们有一组实验数据x和y，现在希望找到一个多项式函数来拟合这些数据，以便进行进一步分析或者预测。首先我们需要使用polyfit函数来进行拟合。 5. 使用polyfit函数时，需要指定多项式的阶数，比如我们指定为2阶多项式。然后传入实验数据x和y，就可以得到拟合的多项式系数。

6. 假设得到的多项式系数为a、b和c，那么拟合函数就可以表示为 y=ax^2+bx+c。这样，我们就得到了拟合的函数并标明了拟合函数的形式。 7. 除了多项式拟合外，也可以进行其他类型的曲线拟合，比如指数函数、对数函数、幂函数等。对于不同类型的拟合函数，Matlab提供了不同的函数来进行拟合。 8. 在拟合时，需要注意选择合适的拟合函数类型和阶数，以及合理地 评估拟合的结果。可以使用拟合误差、残差分析等方法来评估拟合的 好坏。 9. 在实际应用中，曲线拟合可以帮助我们发现数据的规律，预测未来 的趋势，进行参数估计等。掌握曲线拟合的方法和工具在工程和科学 研究中具有重要的意义。 10. Matlab提供了丰富的曲线拟合工具和函数，可以方便地进行各种 类型的曲线拟合分析。掌握这些工具和方法，可以帮助我们更好地理 解数据，做出合理的预测和分析。在进行曲线拟合时，需要注意选择 合适的拟合函数和合理地评估拟合结果。这样才能得到准确可靠的拟 合函数，并为后续的分析工作提供有力的支持。曲线拟合是一种数学 分析方法，用于找到一个函数来解释给定数据的趋势。在实际应用中，曲线拟合可以帮助我们发现数据背后的规律，进行未来趋势的预测，

matlab导出曲线数据的函数

在MATLAB中，导出曲线数据是一个常见的需求。通常，我们需要将所得到的曲线数据保存到外部文件中，以便进行进一步的分析和处理。在MATLAB中，有多种方法可以实现曲线数据的导出，包括使用内置函数、自定义函数以及第三方工具包等。在本文中，我们将就MATLAB中导出曲线数据的函数进行全面评估，并探讨不同方法的优 缺点，以及个人观点和理解。 1. 使用内置函数 MATLAB提供了许多内置函数，可以帮助我们轻松地导出曲线数据。 其中最常用的函数是`dlmwrite`和`writematrix`。这两个函数都可以将数值矩阵写入到文本文件中，非常方便且简单。我们可以使用如下代 码将曲线数据保存到一个名为`data.txt`的文本文件中： ```matlab x = 1:10; y = sin(x); data = [x' y']; dlmwrite('data.txt', data, 'delimiter', '\t'); ``` 使用内置函数的优点是操作简单，代码量少，适用于快速导出小规模 的曲线数据。然而，这种方法也存在一些局限性，例如无法自定义输

出格式、无法导出带有文本信息的数据等。 2. 自定义函数 除了使用内置函数外，我们还可以编写自定义函数来实现曲线数据的导出。通过编写自定义函数，我们可以更加灵活地控制导出的格式、内容以及文件命名等方面。我们可以编写一个名为`exportData`的函数来实现曲线数据的导出： ```matlab function exportData(filename, x, y) fid = fopen(filename, 'w'); fprintf(fid, 'x\ty\n'); for i=1:length(x) fprintf(fid, '%f\t%f\n', x(i), y(i)); end fclose(fid); end ``` 使用自定义函数的优点是可以完全按照需求进行定制，可以处理更加复杂的数据导出任务。然而，编写自定义函数需要一定的编程能力和时间成本，并且在处理大规模数据时效率可能会稍低。

传递函数 matlab曲线

传递函数 matlab曲线 传递函数是控制系统理论中的重要概念，用于描述输入信号与输出 信号之间的关系。在Matlab中，我们可以通过使用传递函数来绘制曲线。本文将介绍传递函数的基本概念和在Matlab中绘制曲线的方法。 一、传递函数的定义与特点 传递函数是描述线性时不变系统的输入与输出关系的数学表达式。 在控制系统中，传递函数常用于分析系统的频率响应、稳定性和性能 等特性。传递函数通常可以表示为： G(s) = N(s) / D(s) 其中，G(s)表示传递函数，N(s)和D(s)分别表示传递函数的分子和 分母多项式表达式。 传递函数具有以下特点： 1. 线性性：传递函数是线性系统的数学表示，满足叠加原理。 2. 时不变性：传递函数对于输入信号的响应不随时间变化。 3. 成比例性：传递函数的增益决定了输出信号与输入信号的比例关系。 4. 可靠性：传递函数可以用于预测系统的频率响应和稳定性等特性。 二、Matlab中的传递函数表示

在Matlab中，可以使用tf函数来表示传递函数。tf函数的基本语法 如下： sys = tf(num, den) 其中，num表示传递函数的分子多项式系数，den表示传递函数的 分母多项式系数。 例如，若要表示一个传递函数为G(s) = (s+1)/(s^2+2s+1)，可以使用 以下代码： num = [1 1]; den = [1 2 1]; sys = tf(num, den); 三、绘制传递函数的频率响应曲线 在Matlab中，可以使用bode函数来绘制传递函数的频率响应曲线。bode函数会同时绘制传递函数的幅频特性曲线和相频特性曲线。其基 本语法如下： bode(sys) 其中，sys为传递函数。 例如，对于上述的传递函数，可以使用以下代码绘制频率响应曲线：bode(sys) 四、绘制传递函数的单位阶跃响应曲线

matlab 拟合正弦曲线函数

matlab 拟合正弦曲线函数 MATLAB是一种非常强大的工具，它可以用来解决各种数学问题，包括数值计算、数据分析、信号处理等。其中拟合正弦曲线函数也是很常见的一个需求，本文将分步骤阐述如何用MATLAB拟合正弦曲线函数。 步骤一：准备数据 首先，我们需要有一些用于拟合正弦曲线的数据，这些数据可以是实验数据、仿真数据或者任何其他形式的数据。在本文中，我们假设已经有了一些数据，这些数据保存在一个列向量y中。如果需要，我们还可以创建一个与y等长的时间向量t。代码如下： ``` y = [2.1, 1.7, 1.2, 0.5, -0.2, -0.9, -1.5, -2.0, -2.4, -2.7, -2.9, -3.0, -3.0, -2.9, -2.7, -2.4, -2.0, -1.5, -0.9, -0.2, 0.5, 1.2, 1.7, 2.1]'; t = 0:0.25:5.75; ``` 步骤二：定义模型 接着，我们需要定义拟合正弦曲线所使用的模型。在本文中，我们使用以下正弦函数模型进行拟合： ``` y = A*sin(w*t + p) + c ``` 其中，A表示振幅，w表示角频率，p表示相位，c表示偏移量。我们需要将这个模型表示为一个函数，代码如下： ``` function F = sinemodel(x,t) A = x(1); w = x(2);

p = x(3); c = x(4); F = A*sin(w*t + p) + c; end ``` 这个函数接受一个包含4个参数的列向量x和一个列向量t作为 输入，并返回一个列向量F作为输出。 步骤三：拟合曲线 现在我们可以开始拟合正弦曲线了。我们首先需要定义拟合函数的初 始参数值，并使用MATLAB中提供的lsqcurvefit函数对其进行拟合。 代码如下： ``` x0 = [3, 2*pi/12, 0, 0]; x = lsqcurvefit(@sinemodel, x0, t, y); ``` 其中，x0表示初始参数值，@sinemodel表示函数句柄，t和y表示输入的数据。lsqcurvefit函数将返回一个包含最佳参数值的列向量x。 步骤四：绘制拟合曲线 最后，我们可以使用得出的参数值来绘制拟合的正弦曲线。代码如下：``` yfit = sinemodel(x, t); plot(t, y, 'o', t, yfit, '-') legend('原始数据', '拟合曲线') ``` 这段代码首先使用sinemodel函数和得到的最佳参数值生成拟合 曲线，并将其保存在列向量yfit中，最后使用plot函数将原始数据 和拟合曲线绘制在同一张图中，并添加图例。 以上就是MATLAB拟合正弦曲线函数的全部步骤，其中包括如何 准备数据、定义模型、拟合曲线和绘制拟合曲线。这是一个非常基础