在MATLAB中进行曲线拟合并输出拟合公式，可以按照以下步骤操作：
导入数据
使用`importdata`函数导入数据，例如：
```matlab
data = importdata（'data.csv'）；
x = data（:,1）；
y = data（:,2）；
```
选择拟合模型
根据数据类型选择合适的拟合模型。例如，对于线性数据可以使用`polyfit（x, y, 1）`，对于二次数据可以使用`polyfit（x, y, 2）`，对于指数数据可以使用`fit（x, y, 'exp1'）`，对于多项式数据可以使用`polyfit（x, y, n）`。
拟合曲线
使用`polyfit`或`fit`函数进行拟合。例如，拟合一条线性曲线：
```matlab
p = polyfit（x, y, 1）；
```
对于指数曲线：
```matlab
fit_curve = exp（polyval（p, x））；
```
创建拟合曲线
使用`polyval`函数根据拟合系数创建拟合曲线。例如，对于线性曲线：
```matlab
fit_curve = polyval（p, x）；
```
可视化拟合
使用`plot`函数将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上，以可视化拟合效果。例如：
```matlab
plot（x, y, 'o'）；
hold on；
plot（fit_curve, 'r-'）；
legend（'原始数据', '拟合曲线'）；
xlabel（'x'）；
ylabel（'y'）；
title（'Curve Fitting Example'）；
```
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：
```matlab
coeffs = coeffvalues（fitresult）；
fprintf（'拟合公式为： y = %.4fx^%.2f + %.4fx^%.2f + %.4f\n', coeffs（1）, coeffs（2）, coeffs（3）, coeffs（4）, coeffs（5））；
```
```matlab
% 导入数据
data = importdata（'data.csv'）；
x = data（:,1）；
y = data（:,2）；
% 选择拟合模型
p = polyfit（x, y, 2）； % 拟合二次多项式
% 创建拟合曲线
fit_curve = polyval（p, x）；
% 可视化拟合
plot（x, y, 'o'）；
hold on；
plot（fit_curve, 'r-'）；
legend（'原始数据', '拟合曲线'）；
xlabel（'x'）；
ylabel（'y'）；
title（'Curve Fitting Example'）；
% 输出拟合公式
coeffs = coeffvalues（p）；
fprintf（'拟合公式为： y = %.4fx^%.2f + %.4fx^%.2f + %.4f\n', coeffs（1）, coeffs（2）, coeffs（3）, coeffs（4）, coeffs（5））；
```
通过以上步骤，你可以在MATLAB中完成曲线拟合并输出拟合公式。