根据距离与高度关系图求解平均高度和表面粗糙度的matlab代码

在MATLAB中，处理这种问题通常涉及到数据拟合和统计计算。首先，假设你有一个二维数组`distance-height_data`包含了距离和对应的高度数据。下面是一个简单的示例，展示如何计算平均高度和估计表面粗糙度（这里假设是通过线性回归得到的粗糙度，如果是其他模型，请按需替换）：

% 假设你有如下的数据矩阵（需要替换为你实际的数据）
distance_height_data = [distance, height]; % distance列为距离列，height列为高度列

% 分割数据
distance = distance_height_data(:,1);
height = distance_height_data(:,2);

% 计算平均高度
average_height = mean(height);

% 进行线性回归（假设高度随距离变化是线性的）
p = polyfit(distance, height, 1); % 得到斜率和截距
slope = p(1); % 斜率代表平均变化率，反向乘以距离即可得到粗糙度
intercept = p(2);
surface_roughness = -slope; % 因为高度下降表示粗糙度增加

% 打印结果
fprintf('Average Height: %.2f\n', average_height);
fprintf('Surface Roughness (linear approximation): %.2f\n', surface_roughness);