matlab中多条曲线进行拟合得到的参数，需要将参数进行平滑处理，后重新进行拟合的示例

在MATLAB中，如果你有多条曲线的数据并且希望对它们的拟合参数进行平滑处理后再进行拟合，可以考虑使用滑动窗口平均或其他插值方法来平滑参数，然后再利用`lsqcurvefit`或类似函数重新拟合。以下是一个简化版的步骤示例：

1. 假设有两组数据 `X1`, `Y1` 和 `X2`, `Y2`，分别代表两条曲线。

X1 = ...; % 第一条曲线的独立变量
Y1 = ...; % 第一条曲线的因变量
X2 = ...; % 第二条曲线的独立变量
Y2 = ...; % 第二条曲线的因变量

% 分别拟合这两条曲线，这里假设都是用二次函数拟合
p1 = polyfit(X1, Y1, 2); % 第一次拟合得到参数
p2 = polyfit(X2, Y2, 2); % 第二次拟合得到参数

2. 对拟合参数进行平滑处理，比如使用滑动窗口平均。假设窗口大小为 `window_size`：

window_size = 5; % 可调整窗口大小
p1_smoothed = movmean(p1, window_size);
p2_smoothed = movmean(p2, window_size);

3. 平滑后的参数重新进行拟合：

X1_smoothed = X1(1:end-window_size+1:end); % 窗口内数据
Y1_smoothed = Y1(1:end-window_size+1:end);

p1_new = polyfit(X1_smoothed, Y1_smoothed, 2); % 新拟合第一条曲线

X2_smoothed = X2(1:end-window_size+1:end);
Y2_smoothed = Y2(1:end-window_size+1:end);

p2_new = polyfit(X2_smoothed, Y2_smoothed, 2); % 新拟合第二条曲线

4. 现在你有了平滑处理后的参数 `p1_new` 和 `p2_new`，可以用它们创建新的光滑曲线。请注意，这种方法可能会改变原始曲线的一些细节，因为平滑过程会模糊掉局部信息。