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在许多数据处理过程中，需要猜想并找到其内在的数学关系即《数学模型》！
对于不能由理论推导得到结论的可采用曲线拟合的方法得到解决。
将数据X=x（i），Y=y（i）调入工作区，在MATLAB commandwindow窗口输入cftool（X,Y)出现曲线拟合窗口。
依据曲线大致形状判定采用哪种数学模型后，就可以拟合得到结果了。
例如： 人口预测问题，x是1979到2010的年份，y是每年的人口总数
Y=[0.0314 0.0333 0.0367 0.0450 0.05950.0741 0.0882 0.0936 0.1054 0.1201 0.1416 0.16780.2268 0.2680 0.3360 0.41270.4491 0.4829 0.5278 0.5803 0.6326 0.7012 0.7246 0.7466 0.77830.8008 0.82770.8711 0.9124 0.95430.99501.0372];数据乘1.0e+003。
X=1979:2010;
解：准备题目数据X Y
在MATLAB commandwindow窗口输入cftool（X,Y)出现曲线拟合窗口。
图1
依据曲线大致形状判定采用哪种数学模型后，就可以拟合得到结果了。
点击fitting按钮得下图2
图2
（1）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单选择数据集，然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类型有：
Custom Equations：用户自定义的函数类型
Exponential：指数逼近，有2种类型，a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) +c*exp(d*x)
Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是a0 + a1*cos(x*w) +b1*sin(x*w)
Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving
Polynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~
Power：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + c
Rational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~；此外，分子还包括constant型
Smoothing Spline：平滑逼近
Sumof Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是a1*sin(b1*x + c1)
Weibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)
在type of fit选项中找到符合要求的选项Gaussian(高斯法）后点击Apply键。得下图3。
图3
在Results中可以查到你想要的结果了
拟合结果见图4
图4
（2）点击图2中的New fit选项，在type of fit选项中找到符合要求的选项Exponetial后点击Apply键。得图5
图5
在Results中可以查到你想要的结果了。截图中显示了a、b的值，全部情况可按滑动按钮查询。
拟合结果见图6
图6
通过不同形式的拟合，在多种实验结果中找到最佳拟合。
