读者要求：
理解基本的matlab编程语言，会变量设置和数据及图像可视化操作。
引言：
通过本文想为初学matlab曲面拟合的同学提供一些资料，我刚接触曲面拟合也很费了一番功夫，上网查了很多资料。从cnki下了一些中文的文献，也从gogle下了一些英文的，都不得要领，做了4天，才得到了如上图的拟合结果。
首先要明白曲面拟合的目的，其次了解下面提供的函数参数的功能(请自己在matlab的帮助里找，别人写出来的都不要轻易相信，要相信官方的数据。
曲线拟合引例请参考文献【基于温度补偿的传感器建模方法及其应用】(在cnki中搜索)完全根据文中的流程图即可得到符合拟合精度的曲线。其中关键技术包含概率统计的参数存储，和拟合阶次选择的循环。
然后按照下面的过程进行曲面拟合，请仔细研究每个函数。
*************曲面拟合引例********************
x = rand(100,1)*16 - 8;
y = rand(100,1)*16 - 8;
r = sqrt(x.^2 + y.^2) + eps;
z = sin(r)./r;
xlin = linspace(min(x),max(x),33);
ylin = linspace(min(y),max(y),33);
[X,Y] = meshgrid(xlin,ylin);
Z = griddata(x,y,z,X,Y,'cubic');
mesh(X,Y,Z) %interpolated
axis tight; hold on
plot3(x,y,z,'.','MarkerSize',15) %nonuniform
********************************************
通过自己的归纳学习就能够得到思路，进行拟合了。
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