MATLAB 提供多种曲线平滑方法，包括局部多项式拟合（splines）、移动平均（moving average）、核估计（kernel smoothing）和傅里叶变换（Fourier transform）。使用方法取决于所选方法，一般语法为：y_smooth = 方法(x, y, 参数)。平滑程度由方法和参数决定。建议尝试不同的方法和参数，以找到最适合特定数据的平滑曲线。
MATLAB曲线平滑方法
MATLAB提供了多种曲线平滑方法，可以根据数据的特点和应用需求选择合适的方法。
1. 局部多项式拟合（splines）
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spline：基于分段多项式拟合，产生平滑且保留数据趋势的曲线。 -
pchip：一种特殊的分段立方多项式拟合，适用于不均匀采样的数据。 -
smoothingspline：一种正则化的分段多项式拟合，可以控制曲线的平滑程度。
2. 移动平均（moving average）
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smooth：使用滑动窗口对数据进行平均，产生平滑曲线。 -
medfilt1：使用中值滤波器，通过替换窗口中的中值来平滑数据。 -
sgolayfilt：使用萨维茨基-戈莱滤波器，基于最小二乘法拟合多项式进行平滑。
3. 核估计（kernel smoothing）
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ksdensity：使用核函数对数据进行估计，产生连续平滑的曲线。 -
fitdist：使用概率分布对数据进行拟合，产生具有指定形状的平滑曲线。
4. 傅里叶变换（Fourier transform）
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fft：将时域数据转换为频域数据。 -
iff：将频域数据转换为时域数据，可以滤除高频噪声以平滑曲线。
使用方法
使用方法因所选方法而异。一般语法如下：
y_smooth = 方法(x, y, 参数)
其中：
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x：自变量 -
y：因变量 -
参数：方法特定的平滑参数
例如，使用spline平滑曲线：
y_smooth = spline(x, y);
请注意，平滑程度由所选方法和参数决定。建议尝试不同的方法和参数，以找到最适合特定数据的平滑曲线。
