对距离与高度为非线性关系的曲线图求解平均高度和表面粗糙度的matlab代码

在MATLAB中，处理非线性关系的曲线图以求解平均高度和表面粗糙度通常需要对数据进行拟合，然后计算拟合函数的一些特性。这里是一个简单的例子，假设我们有一个二维数据点集`[distance, height]`，可以使用`fittype`选择一个非线性模型（如多项式、指数等），然后用`fit`函数进行拟合：

% 假设你已经有了距离和高度的数据
distance = ...; % 输入的距离数据
height = ...;   % 输入的高度数据

% 创建一个二次多项式的模型，你可以根据实际情况调整这个模型
model = fittype('a*distance^2 + b*distance + c');

% 使用fit函数拟合数据
fit_result = fit(distance, height, model);

% 拟合结果包含了拟合参数a, b, c
[a, b, c] = params(fit_result);

% 计算平均高度 (假设c代表平均高度)
average_height = c;

% 要计算粗糙度，你需要先假设某种粗糙度指标（例如标准偏差）
% 假设height_data是包含所有测量值的向量
height_data = height;
roughness = std(height_data); % 使用标准差作为粗糙度的简单估计

% 输出结果
fprintf('平均高度: %.2f\n', average_height);
fprintf('表面粗糙度: %.2f\n', roughness);

%