在MATLAB中进行曲线拟合并输出拟合公式的步骤如下：
数据准备
将需要拟合的数据保存在文本文件中，例如`data.txt`。
使用`load`函数读取数据到MATLAB工作空间。
曲线拟合
使用`polyfit`函数进行多项式拟合，例如`p = polyfit（x, y, n）`，其中`n`是多项式的最高阶数。
使用`curvefit`函数进行一般曲线拟合，例如`p = curvefit（'Fun', p0, xdata, ydata）`，其中`Fun`是自定义的M函数文件，`p0`是初值向量。
使用`fit`函数进行更复杂的拟合，支持多种模型，例如`f = fit（x, y, 'sin2'）`。
可视化拟合结果
使用`plot`函数绘制原始数据和拟合曲线，例如`plot（x, y, 'o', x, y_fit, '-'）`。
输出拟合公式
使用`coeffvalues`函数输出拟合函数的系数，从而得到拟合函数的公式，例如`a = coeffvalues（f）`。
对于`polyfit`的结果，可以使用`polyval`函数计算拟合值，例如`y_fit = polyval（p, x）`。
其他工具
可以使用MATLAB的`cftool`工具进行图形化曲线拟合。
请根据您的具体需求选择合适的拟合方法和工具。