结合焦点测量值与X轴距离图的关系图和距离与X轴距离成X*tan(1.6)*0.00212+2.8关系的曲线图得到焦点测量值与距离的关系图

结合焦点测量值与X轴距离图以及已知的距离与X轴距离的关系曲线，我们可以创建一个新的图形，展示焦点测量值随距离变化的趋势。首先，我们需要将两个数据集连接起来，假设我们已经得到了焦点测量值（FocusMeasurement）和X轴距离（XDistance）的数据，以及距离与X轴距离的关系式（在这个例子中是X*tan(1.6)*0.00212 + 2.8）。

以下是创建这种关系图的基本步骤：

1. 确定数据结构：焦点测量值和X轴距离的数据可能是矩阵或者其他结构化的数据格式。

FocusMeasurements = ...; % 你的焦点测量值数据
XDistances = ...; % 你的X轴距离数据

2. 根据已知的函数关系，计算出相应的Y轴距离（Distance），这将是新的Z轴（因为我们要创建的是三维空间的图像，其中Z轴代表焦点测量值）：

Distances = XDistances .* tan(1.6) .* 0.00212 + 2.8;

3. 创建三元组数据，用于绘制三维散点图或表面图：

XYZData = [FocusMeasurements', XDistances', Distances'];

4. 使用`surf`、`scatter3`或者`meshgrid`等函数来可视化这个三维数据：

figure;
surf(XDistances, FocusMeasurements, Distances); % 或者 scatter3(FocusMeasurements, XDistances, Distances)
xlabel('X-Axis Distance');
ylabel('Focus Measurement');
zlabel('Calculated Distance');
title('Focus Measurement vs. Calculated Distance');

5. 最后，如果你想得到焦点测量值随距离变化的趋势线图，可以先拟合一条回归线或者使用`polyfit`和`polyval`函数找到最佳拟合曲线，然后在新图上绘制出来：

% 拟合直线
[coeffs, ~] = polyfit(Distances, FocusMeasurements, 1);
fittedFocus = polyval(coeffs, Distances);

figure;
plot(Distances, fittedFocus, '-r', 'LineWidth', 2); % 红色线表示拟合趋势
hold on;
plot(Distances, FocusMeasurements, '.k', 'MarkerSize', 5); % 黑色点表示原始数据
xlabel('Distance');
ylabel('Focus Measurement');
title('Focus Measurement vs. Calculated Distance (Linear Fit)');
legend('Fitted Line', 'Original Data Points');