用matlab编制一个小程序用来处理实验数据，需要完成数据的可视化、插值、神经网络预测功能

以下是一个简单的代码示例，可以帮助你实现数据可视化、插值和神经网络预测功能：

% 导入数据
data = csvread('data.csv');
x = data(:,1);
y = data(:,2);

% 数据可视化
plot(x,y);
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Data Visualization');

% 插值
xi = linspace(min(x),max(x),100);
yi = interp1(x,y,xi,'spline');
hold on;
plot(xi,yi,'r');
legend('Raw Data','Interpolated Data');

% 神经网络预测
net = fitnet(10);
net = train(net,x',y');
yi = net(xi');
hold off;
figure;
plot(x,y,'b');
hold on;
plot(xi,yi,'r');
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Neural Network Prediction');
legend('Raw Data','Predicted Data');

在此示例中，我们首先将实验数据从CSV文件中导入，并使用`plot`函数将其可视化。然后，我们使用`interp1`函数进行插值，使用`spline`方法来获得平滑的插值结果，并使用`plot`函数将其与原始数据一起绘制。最后，我们使用`fitnet`函数创建一个具有10个隐层神经元的神经网络，并使用`train`函数对其进行训练。然后，我们使用训练好的神经网络来预测新的数据点，并使用`plot`函数将预测结果与原始数据一起绘制。