答案：

在MATLAB中进行曲线拟合，可以通过多种方法实现，其中常用的是使用MATLAB内置函数进行拟合。具体步骤如下：

1. 数据准备：首先，需要准备要进行拟合的数据，包括自变量和因变量。

2. 选择拟合函数：根据数据的特点和需要，选择合适的拟合函数，如多项式拟合、指数拟合、正弦拟合等。

3. 使用MATLAB内置函数进行拟合：MATLAB提供了许多内置函数，如`polyfit`、`fit`等，可以根据选择的拟合函数选择合适的函数进行拟合。

4. 绘制拟合曲线：使用MATLAB的绘图功能，将原始数据点和拟合曲线一起绘制出来，以观察拟合效果。

详细解释：

数据准备：

在进行曲线拟合之前，需要收集实验数据或者观测数据。这些数据通常是成对出现的，包括自变量和因变量。数据的准确性和可靠性对于拟合的结果至关重要。

选择拟合函数：

曲线拟合的目的是找到一个函数，这个函数能够最好地描述数据之间的关系。根据数据的特性和问题需求，选择合适的函数形式。例如，如果数据呈现出明显的指数增长趋势，那么指数函数可能是更好的选择；如果是周期性变化，则可以考虑正弦函数。

使用MATLAB内置函数进行拟合：

MATLAB提供了丰富的内置函数来进行曲线拟合。例如，`polyfit`函数可以用于多项式拟合，`fit`函数可以用于更一般的函数形式拟合。这些函数通常可以返回拟合参数的最佳估计值。

绘制拟合曲线：

为了直观地评估拟合效果，可以使用MATLAB的绘图功能将原始数据点和拟合曲线绘制在同一张图上。通过对比，可以判断拟合曲线的质量是否满足要求。同时，还可以计算拟合的残差、确定系数等指标来定量评估拟合效果。

以上即在MATLAB中进行曲线拟合的基本步骤和解释。