T1 = [5.2 10.1 13.2 13.2 12.4 18.1 18.3 19.1 18.3 16.8 12.9 -3.2]; T = [4.73 10.14 13.42 13.72 12.98 18.82 19.02 19.78 18.83 17.07 13.41 -3.01]; T2 = [-4.8 -2.7 4.9 13.3 20.2 24.7 29.8 26.2 19.4 12.3 4.8 10.5]; V = [2.3 2.3 1.9 2.5 2.1 2.2 1.8 1.8 2.1 1.7 1.5 2.2]; P = [1030 1021 1009 1015 1006 1004 997 1001 1007 1021 1018 1021]; W = [0.21 0.62 0.29 0.17 0.22 0.48 0.67 0.67 0.37 0.30 0.24 0.34]; % 创建设计矩阵 X = [T1', T2', V', P', W']; % 拟合多元线性回归模型 mdl = fitlm(X, T); % 输出系数 coeffs = table2array(mdl.Coefficients(:, 1)); disp(coeffs);解释一下

这段代码使用了多元线性回归模型来拟合变量T与T1、T2、V、P、W之间的关系。

首先，根据给定的数据，创建了一个设计矩阵X，其中每一列代表一个自变量（T1、T2、V、P、W），每一行代表一个样本。然后，使用MATLAB中的`fitlm`函数来拟合多元线性回归模型。

接下来，通过`table2array`函数将模型的系数转换为数组形式，并将其存储在`coeffs`变量中。系数表示了各个自变量对因变量的影响程度。

最后，通过`disp`函数打印出模型的系数。

请注意，这只是一个示例代码，你可以根据具体情况进行调整和扩展。如果你有任何疑问，请随时提问！