只要你有数学模型，可以用matlab的非线性拟合函数（如nlinfit；lsqcurvefit；lsqnonlin）来完成。
一般实现方法：
1、已知一组数据（可以多个自变量）
x=[。。。]；y =[。。。]；
2、自定义函数（数学模型表达式）
nh_fun=@(a,x) 数学模型表达式 %a为拟合系数
3、用拟合函数拟合系数
a=lsqcurvefit(nh_fun,a0,x,y) %a0为拟合系数的初值
4、根据拟合方程计算的结果y1与y作比较，当y-y1的差值比较小，则可以认为其拟合过程是合理的。
追问290.8567，289.8833，284.49，281.3337，290.6367，289.8203，284.2203，280.8767，290.96，290.29，283.9167，281.0637，291.15，290.7733，285.2503，281.5503，292.3233，291.83，285.48，281.8633，291.87，291.54，285.2703，282.32，292.017，291.4467，284.5537，281.3537，291.87，291.1267，284.9267，281.57，292.02，291.2167，285.0137，281.9303可以具体写一下代码不额，谢谢了