优化代码% 导入三维表面数据，存储在矩阵 Z 中，并确定其尺寸大小load('surface_data.mat');[n, m] = size(Z);% 计算表面高度的平均值和标准差Z_mean = mean(Z(:));Z_std = std(Z(:));% 计算自相关函数R = zeros(n, m);for i = 1:n for j = 1:m % 计算距离为 k 的平均值 k = 0; sum = 0; for p = 1:n for q = 1:m if (p + k <= n && q + k <= m) sum = sum + (Z(p, q) - Z_mean) * (Z(p + k, q + k) - Z_mean); count = count + 1; end end end R(k+1) = sum / count; endend% 拟合自相关函数x = (0:n-1)';y = R(:, 1);f = fit(x, y, 'exp1');Sal = -1 / f.b;

以下是代码的优化建议：

1. 在计算自相关函数时，可以使用矩阵运算来加快计算速度。具体来说，可以使用矩阵的乘法、转置和卷积等操作来代替嵌套的循环。例如，可以使用以下代码来计算自相关函数：

Z_mean = mean(Z(:));
Z_std = std(Z(:));
Z_norm = (Z - Z_mean) / Z_std; % 归一化表面数据
R = xcorr2(Z_norm); % 计算自相关函数
R = R(n:end, m:end); % 取出正半轴部分

2. 在拟合自相关函数时，可以指定更精细的拟合函数类型，例如指数函数加上一个常数项。此外，可以使用非线性最小二乘法来优化拟合参数。例如，可以使用以下代码来拟合自相关函数：

x = (0:n-1)';
y = R(:, 1);
f = fit(x, y, 'exp1 + c', 'StartPoint', [1, -1, 0]);
Sal = -1 / f.b;

其中，'exp1 + c' 表示使用指数函数加上一个常数项来拟合数据，'StartPoint' 参数指定了拟合函数的初始参数值，可以根据实际情况进行调整。