在MATLAB中绘制拟合曲线的基本步骤如下：
导入数据：
创建或导入自变量`x`和因变量`y`的数据。
选择拟合函数：
根据数据特点选择合适的拟合函数。
创建拟合模型：
使用选定的拟合函数创建拟合模型。
拟合曲线：
使用`fit`函数对数据进行拟合。
评估拟合：
使用`rsquared`或其他评估函数来评估拟合的质量。
可视化拟合曲线：
使用`plot`函数将原始数据和拟合曲线绘制在同一图上。
下面是一个使用`polyfit`和`polyval`函数进行一维多项式拟合的示例代码：
```matlab
% 创建示例数据
x = 1:10；
y = 2*x + 1 + randn（1,10）； % y = 2x + 1 + 随机噪声
% 使用polyfit函数拟合数据（这里拟合一个一次多项式）
p = polyfit（x, y, 1）；
% 使用polyval函数计算拟合曲线的值
x_fit = linspace（1, 10, 100）； % 定义拟合曲线的x值范围
y_fit = polyval（p, x_fit）； % 计算拟合曲线的y值
% 绘制原始数据和拟合曲线
scatter（x, y, 'filled'）； % 原始数据点
hold on；
plot（x_fit, y_fit, 'r'）； % 拟合曲线
xlabel（'x'）；
ylabel（'y'）；
legend（'Data', 'Fit'）；
```
运行上述代码将绘制出原始数据点以及拟合的直线。
您可以根据需要调整`polyfit`函数的参数来拟合更高阶的多项式，或者使用`fit`函数进行更复杂的拟合模型。