附表 1 元素含量 单位：wt% Bare Ti-doped Mg-doped Al-doped TMA- doped Ti 0 0.0843 0 0 0.0911 Mg 0 0 0.0883 0 0.0886 Al 0 0 0 0.0597 0.0786 Zn 0.0001 0.0003 0.0003 0.0002 0.0004 Ni 0.0017 0.0017 0.001 0.0013 0.0018 Mn 0.0028 0.0027 0.0024 0.0025 0.0029 Fe 0.0011 0.0009 0.0009 0.0008 0.0011 Cu 0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0003 Zr 0.0005 0.0004 0.0006 0.0006 0.0003 Ca 0.0019 0.0021 0.0024 0.001 0.0025 K 0.0012 0.0013 0.0013 0.0012 0.0015 Na 0.0024 0.0046 0.0016 0.0013 0.0049 Cr 0.0001 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002 P 0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 0 附表 2 粒径（激光粒度仪测试结果） 单位：μm Bare Ti-doped Mg-doped Al-doped TMA-doped D10 8.35 7.58 8.62 8.21 7.91 D50 16.1 15.22 16.61 15.86 15.29 附表 3 循环性能 放电制度：3.0~4.6V，0.5C 首次放电容量：约 200mAh/g Bare Ti-doped Mg-doped Al-doped TMA- doped 50 周 71.1% 83.5% 79.3% 87.6% 91.7% 100 周 52.5% 74.2% 70.1% 83.5% 87.6% 根据附表 1~3的实验数据建立物化性质（元素含量和粒径）与循环性能之间的统 计模型，分析影响钴酸锂循环性能的主要因素。 要求给出相关matlab具体实现代码，并有运行结果

根据附表1至3的实验数据，要建立元素含量和粒径与循环性能之间的统计模型，并分析影响钴酸锂循环性能的主要因素，可以使用多元线性回归分析。

以下是使用Matlab实现的具体代码：

% 数据准备
element_content = [0 0.0843 0 0 0.0911;
                   0 0 0.0883 0 0.0886;
                   0 0 0 0.0597 0.0786;
                   0.0001 0.0003 0.0003 0.0002 0.0004;
                   0.0017 0.0017 0.001 0.0013 0.0018;
                   0.0028 0.0027 0.0024 0.0025 0.0029;
                   0.0011 0.0009 0.0009 0.0008 0.0011;
                   0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0003;
                   0.0005 0.0004 0.0006 0.0006 0.0003;
                   0.0019 0.0021 0.0024 0.001 0.0025;
                   0.0012 0.0013 0.0013 0.0012 0.0015;
                   0.0024 0.0046 0.0016 0.0013 0.0049;
                   0.0001 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002;
                   0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 0;
                   0 0 0 0 0]; % 表1元素含量数据

particle_size = [8.35 7.58 8.62 8.21 7.91;
                 16.1 15.22 16.61 15.86 15.29]; % 表2粒径数据

cycle_performance = [71.1 83.5 79.3 87.6 91.7;
                     52.5 74.2 70.1 83.5 87.6]; % 表3循环性能数据

% 构建回归模型
X = [element_content; particle_size(1,:)]; % 元素含量和D10粒径作为自变量
Y = cycle_performance(1,:); % 第一周循环性能作为因变量

lm = fitlm(X', Y');

% 获取回归方程
regression_formula = lm.Formula;
disp(regression_formula);

% 进行方差分析
anova_result = anova(lm);
disp(anova_result);

运行以上代码，您将得到回归方程的具体形式以及方差分析结果。

请注意，这里只使用了表1中的元素含量和表2中的D10粒径作为自变量，以表3中的第一周循环性能作为因变量进行回归分析。如果您希望使用其他自变量或考虑多个循环周期的循环性能数据，请相应地调整数据和代码。

希望这可以帮到您！如果您有任何其他问题，请随时向我提问。