对距离与高度为非线性关系的离散数据图求解平均高度和表面粗糙度的matlab代码

对于非线性的离散数据点，通常需要先拟合一个合适的函数模型来描述高度与距离之间的关系，比如指数函数、多项式或者特定类型的曲线拟合。然后才能计算平均高度和表面粗糙度等指标。这里给出一个基本的MATLAB代码示例，假设我们已经有一个离散的数据集`heights`代表高度，`distances`代表对应的坐标：

% 定义数据集
distances = [0, 5, 10, 15, 20]; % 距离数据
heights = [2, 4, 6, 8, 10];     % 相应的高度数据

% 使用polyfit进行线性或多项式拟合，默认是二次多项式
% 如果高度变化更符合其他模型，可以改变次数，如 polyfit(distances, heights, 1) for linear fit
p = polyfit(distances, heights, 2); % 二阶多项式拟合

% 拟合后的方程
fitted_heights = polyval(p, distances);

% 平均高度
mean_height = mean(heights);

% 计算表面粗糙度，这里假设粗糙度是通过计算绝对误差然后取平均得到的
% 如果你的粗糙度定义不同，替换此行
surface_roughness = mean(abs(heights - fitted_heights));

% 输出结果
fprintf('Mean height: %.2f\n', mean_height);
fprintf('Surface roughness: %.2f\n', surface_roughness);

注意，这只是一个基础例子，实际应用中可能需要根据数据特性选择更精确的拟合方法。此外，如果数据量大，建议使用循环结构对所有数据点进行操作。