摘要：近年来利用Matlab进行曲线拟合解决问题的情况较多。本文通过比较介绍了Matlab在曲线拟合中的常见应用方法 。
曲线拟合是用连续曲线近似地描述平面上离散点组所表示的坐标之间函数关系或内在规律的一种数据处理方法。在实际工作中，通过实验或观测到x与y的一组数据对（xi，yi），i=l，2，…，m，其中各xi是不同的。人们希望用一类与数据规律相切合的函数表达式xujiaoy=f（x，c）来反映量x与y之间的关系，即在某种程度上"最佳"地拟合已知数据。f（x，c）称作拟合函数，其图像称作拟合曲线，c为待定参数[1]。C++和Fortran等传统的语言编程也能实现拟合算法，但工作量大且繁琐。Matlab提供了强大的矩阵处理和绘图功能，操作简便，能高效求解各种复杂工程问题并实现计算结果的可视化。Matlab本身有拟合函数，还有一个曲线拟合工具箱[2]。
拟合求得数学模型后要将实际测定的数据与用公式求出的理论值进行比较，判定其误差程度[1]。根据这个误差衡量拟合曲线的优劣。
以90系列液压泵在工作压力210bar及420bar下的典型容积效率曲线（图1）为例来求解泵的转速与容积效率函数关系式。从图上取几组数据来研究泵的转速与容积效率关系（相同压力下机械效率ηt可视为定值，当p=420bar时）：
先在Matlab工作窗口中输入下面程序，将已有数据绘在坐标图上，如图2。
x=[585 663 975 1365 1716 2340 2925 3510 3900]；
y=[0.83 0.85 0.875 0.89 0.90 0.91 0.914 0.917 0.915]；
plot（x，y，'r*'），legend（'实际数据（n，ηv）'），xlabel（'n（r/min））'），ylabel（'ηv '）
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