如：a1=[x1,y1];a2=[x2,y2];a3=[x3,y3];假设x1,x2,x3，y1,y2,y3是列向量且元素个数相等，
x=mean([x1,x2,x3],2);
y=mean([y1,y2,y3],2);
a=[x,y];
再对x,y进行拟合就可对三组数据都兼顾到了。追问
你好，mean函数是求平均值，这个我知道。但是x=mean([x1,x2,x3],2)中最后的那个2是起到什么作用？
追答mean函数对矩阵是按列计算的，加了后面的2后，就按行计算了。如果把2改为1，仍按列计算平均值。
做数据曲线拟合，当然该有数据，本经验从以如下数据作为案例。
添加数据到curve fitting程序
这一步就是将要拟合的数据添加到curve fitting程序中，同时给拟合的曲线命名。
选择曲线拟合的方法类型
常见的拟合曲线有多项式的、指数的、对数的等等。curve fitting程序提供了很多的方法。可以根据自己的数据具体选择。
选择好方法后，按照提供的公式选择具体的选项
本文的数据近似为线性的，我们选择多项式拟合的一阶方法。
拟合结果查看
拟合后，curve fitting会给具体的函数表达式，可以将他给出的参数的值带入选择的方法中。
结果说明
在结果中，不仅可以看到函数的表达式，同时他还给出了95%置信区间的参数值，以及拟合好坏的一些指标，如：
SSE:
R-square:
Adjusted R-square:
RMSE:
画出图像
虽然在curve fitting程序有自带的图像显示，但是一般最好将拟合结果显示到单独的图像窗口。
保存结果
曲线拟合结束后，可以保存你的拟合结果。选择保存的路径即可。
举例：
程序如下：
x=[1,
2,
3,
4,
5,
6,
7,
8,
9,
10]
y=[1.2,
3,
4,
4,
5,
4.7,
5,
5.2,
6,
7.2]
注：
一次多项式拟合：
p1
=
polyfit(x,y,1)
三次多项式拟合：
p3
=
polyfit(x,y,3)
plot
原始数据、一次拟合曲线和三次拟合曲线
x2=1:0.1:10;
y1=polyval(p1,x2)
y3=polyval(p3,x2)
plot(
x,
y,
’*’,
x2,
y1,
‘:’,
x2,
y3)
如果满意请采纳！
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要兼顾三组数据，在试验条件不变的情况下，可对三组数据取平均值后再拟合。如：a1=[x1,y1];a2=[x2,y2];a3=[x3,y3];假设x1,x2,x3，y1,y2,y3是列向量且元素个数相等，x=mean([x1,x2,x3],2);y=mean([y1,y2,y3],2);a=[x,y];再对x,y进行拟合就可对三组数据都兼顾到了。
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