1、首先准备两列数据，作为xy坐标值，使用plot命令作图如下。2、然后进行数据拟合，这里使用matlab的polyfit命令。如果数据的规律性很差的话，polyfit后面设置的参数要足够大才能保证拟合精度，在这个数据中选择15。3、拟合后与原来数据对比后的std约为0.1287.y的平均值为113.精度值根据不同的需要设计不同...

打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve ...

根据二维数据点（x，y），用plot（x,y）画出曲线。如果你觉得不够光滑，那你就得利用二维数据点（x，y），由lsqcurvefit（）或nlinfit（）拟合出拟合函数，然后将x细分，求出相应的y值，再用plot（x,y）画出光滑曲线。

那么用plot画出的函数为折线,如下图: 要想把那个折点平滑掉。像论文中那样,具体采用样条函数:下面是样条函数的定义: spline function 一类分段(片)光滑、并且在各段交接处也有一定光滑性的函数。简称样条。样条一词来源于工程绘图人员为了将一些指定点连接成一条光顺曲线所使用的工具,即 富有弹性的细木条或薄钢条。

1、plot(y)当y为向量时，是以y的分量为纵坐标，以元素序号为横坐标，用直线依次连接数据点，绘制曲线。若y为实矩阵，则按列绘制每列对应的曲线。2、plot(x,y)若y和x为同维向量，则以x为横坐标,y为纵坐标绘制连线图。若x是向量，y是行数或列数与x长度相等的矩阵，则绘制多条不同色彩的连线...

semilogy(x1,y1)%原来的折线 x2=linspace(min(x1),max(x1));y2=interp1(x1,y1,x2,'cubic');figure semilogy(x2,y2)%处理后的曲线。二、例如：x1=[10,20,30,40,50];y1=[18.13286,81.2038,98.53712,223.075,2.4804];plot(x1,y1,'or');hold on;X = min(x1):.1:max(x1)...

这个可以用最小二乘拟合函数，把它进行拟合画图。>>x = [2 4 6 8 10 15 20 25 30];>>y =[28.1000 40.0000 56.7000 67.9000 70.9000 71.5000 71.6000 71.5000 71.5000];>>polyfit(x,y,3) %3表示需要拟合成几次幂函数然后再作图也可以的吧！>>fplot(@t polyval(p,t),[...

在MATLAB中画一条曲线，可用plot命令，当然还可以用line命令。1、用plot命令。例如：绘制y=sin(x)+cos(x)figure x = linspace(0,10);y = sin(x)+cos(x);plot(x,y)2、用line命令 figure x = linspace(0,10);y = sin(x)+cos(x);line(x,y)运行上述两组代码后的结果 ...

拟合 例如：x = (0: 0.1: 2*pi)';y = sin(x)+0.3*rand(size(x));p = polyfit(x,y,6);f = polyval(p,x);plot(x,y,'o',x,f,'-');axis tight;其中x,y为你的数据f为拟合数据 grid;

用插值或拟合做的话，一般都是比较光滑的 你应该是用的数据点画的吧 那你把数据发出来，我做下 如果你会拟合插值就不必啦 plot（x,y,'C'）,改变C，只是改变曲线的样式，并没有优化效果，比如改变 曲线的颜色，还有是虚线还是实线之类的