我的约束还包括多项式的求导初值，应该怎么添加

在MATLAB中，`polyfit`默认并不会考虑初值信息或约束条件，它主要是用于寻找数据点的最优多项式拟合。然而，如果你确实需要在拟合过程中考虑到特定的初始条件或导数约束，这通常是通过其他数学优化技术实现的，比如使用`lsqcurvefit`函数（针对非线性问题）、`ode45`函数（用于解决微分方程组）或利用优化工具箱中的函数。

对于多项式的导数约束，你需要明确地将它们转化为一个优化问题的形式，并提供一个目标函数和相应的边界条件或约束条件。例如，如果你有一个关于导数值的限制，你可能需要设置一个目标函数，其中包含对导数的差异或误差平方和的惩罚项。

下面是一个简单的例子，假设你希望找到满足初始值的一阶多项式，并且首项导数等于某个已知值，可以尝试这样的形式：

% 假设你知道一个一阶多项式y = ax+b的导数初始值df/dx(0)=c
a = initial_guess; % 初始猜测系数
b = initial_guess; % 另一个初始猜测系数
c = known_derivative_value; % 已知的导数值

% 构建目标函数，包括导数约束
target_func = @(params)x - params(1)*x + params(2); % 目标是让多项式y=ax+b接近数据点x
constraint = @(params)[params(1); diff(target_func(params), 1)-c]; % 导数约束

% 使用优化工具箱的lsqnonlin函数求解
[x, fval] = lsqnonlin(target_func, [a b], [], [], constraint);

这里，`lsqnonlin`函数试图找到`a`和`b`的值，同时满足导数约束，使得多项式尽可能接近你的数据点。