1. 分段拟合曲线
1、点击工具栏Tools——Fitting Function Builder，进入方程建立页面；
2、选择第一项Create a New Fuction，点击next。
3、第一栏选择User Defined（用户自定义），第二栏可对方程进行命名（仅限英文），此处命名为“NewFunction5”，Function Type选择第二个Equations；点击next。
4、进入参数设置页面，第一栏和第二栏分别为自变量x和因变量y，第三栏可设置公式参数（必须是英文输入法），以一元二次方程为例，设置参数a,b,c，点击next。
5、进入方程输入页面，在红线框出的地方输入自己设置的方程（必须是英文输入法），点击next。
6、点击工具栏Analysis——Fitting——Nonlinear Curve Fit——Open Dialog， 7、然后打开曲线拟合对话框，在User Defined范围下就可以看到自己创建的方程“NewFunction5”了。
2. 分段拟合曲线如何连接到一块
时间序列建模基本步骤是：
①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。
②根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。
③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。
3. 分段拟合曲线如何接到一块
所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1,λ2,…,λn)，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。
如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。
拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。在MATLAB中可以用polyfit来拟合多项式。拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。
4. 曲线分段拟合的分段点怎么取
第一种方法，知道拟合曲线的方程了，直接带入x点的坐标求出y值
第二种方法，过已知x点坐标，做一条垂线与拟合曲线相交，用data reader读出改点坐标
5. 分段拟合曲线怎么画
对于分段曲线的函数拟合，可以按下列步骤来进行。
步骤一、根据已知的二维数据xi、yi，用绘图函数plot（x，y，'k*'），绘出其散点图。
步骤二、根据散点图，判断分段曲线的分段区间，同时判断每个分段区间内的散点符合某个数学模型。
步骤三、根据分段区间，分别用matlab的拟合工具箱的拟合函数，去拟合其数学模型的系数。
步骤四、根据拟合后的数学模型的数值和已知的散点值作对比，判断拟合的数学模型是否合理，一般可以用决定系数R²来判断，当R²≈1，可以认为拟合是合理的。matlab常用的函数有，regress（线性函数），nlinfit，lsqnonlin，lsqnonlin（非线性函数），GM（离散型非线性函数）等等。
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