有一堆实验数据要拟合，MATLAB调用cftool工具箱，采用GUI模式显然会让人吐血，而用函数调用的方法就比较方便了。当然origin等软件可以批量弄，线性方程时matlab可以调用[p,e]=polyfit(x,y,n)完成。对于方程需要自定义时，个人认为Matlab的效率就更高了。

下面举个简化的拟合简单无温度系数形式的Arrhenius方程 K=A*exp(-E/RT) 例子：

1.原始数据：

T=[1000 1200 1400 1600 1800 2000];

K=[1.30E-04 1.60E-01 26 1.20E+03 2.30E+04 2.50E+05];

拟合方程形式 y=a*exp(b*x) 的Exponential形式

对T做一下基本转换：

Tr=-1./T；

2.先调用cftool，进行相关设置

a.

Data中设置x_data,y_data后Create data set

b. Fitting中设置New

Fit，Type of fit:

Exponential--->a*exp(b*x),后Apply

c. Curve Fitting

Tool中File-->Generate M-file

3.修改 第一行 function createFit(Tr,K)为function [cf_,gof] =

createFit(Tr,K)

找到 %

Fit this model using new data

cf_=

fit(Tr(ok_),K(ok_),f