matlab拟合自定义拟合曲线时，可以将拟合参数平顺滑示例

在MATLAB中，当你想要拟合自定义函数并展示拟合参数的变化趋势时，通常会使用`lsqcurvefit`函数进行非线性最小二乘拟合，并结合`plot`函数来可视化结果。以下是一个简单的例子，假设我们想拟合一个三次多项式：

% 假设我们有一个自定义函数（如三次函数）
custom_func = @(p, x) p(1)*x.^3 + p(2)*x.^2 + p(3)*x + p(4);

% 我们有一些数据
x_data = linspace(0, 10, 100);
y_data = custom_func([1, -2, 3, 5], x_data) + 0.1*randn(size(x_data)); % 添加一些噪声

% 使用lsqcurvefit进行拟合
p_opt = lsqcurvefit(custom_func, [1, 0, 0, 0], x_data, y_data);

% 计算拟合误差
fit_err = norm(y_data - custom_func(p_opt, x_data));

% 将拟合参数绘制出来，例如平滑地显示变化
p_hist = linspace(min(p_opt), max(p_opt), 100);
smooth_p = interp1(linspace(1, length(p_opt), length(p_hist)), p_opt, p_hist, 'spline');

figure;
plot(p_hist, smooth_p, '-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'b');
hold on;
title('拟合参数平滑示例');
xlabel('拟合参数位置');
ylabel('拟合参数值');
legend(['拟合参数', '拟合曲线'], 'Location', 'NorthWest');
text(max(smooth_p), max(smooth_p)+0.2, ['拟合参数优化结果：\n' num2str(p_opt)], 'HorizontalAlignment', 'center');