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用MATLAB曲线拟合提取函数随时间变化的不同值

MATLAB是一种强大的数学计算和科学工程软件，它提供了许多工具和函数来进行数据分析和曲线拟合。曲线拟合是通过拟合数学模型来估计数据集的未知参数，以便更好地理解数据的行为和趋势。

在MATLAB中，可以使用"fit"函数进行曲线拟合。该函数接受输入数据和拟合模型，并返回一个包含拟合结果的结构体。常用的拟合模型包括多项式、指数、对数、幂函数等。你可以根据具体的数据和需求选择合适的拟合模型。

曲线拟合在许多领域有广泛的应用，例如工程建模、金融分析、生物医学、信号处理等。通过曲线拟合，可以从数据中提取出函数随时间变化的不同值，并用拟合曲线来预测未来的趋势。

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