matlab平滑曲线

在 MATLAB 中，可以使用不同的方法来平滑曲线。以下是一些常用的方法：

1. 移动平均（Moving Average）：这是一种简单的平滑方法，它计算每个数据点及其相邻数据点的平均值。你可以使用 `smoothdata` 函数来实现移动平均平滑。

smoothed_data = smoothdata(data, 'movmean', window_size);

其中，`data` 是要平滑的数据，`window_size` 是移动窗口的大小。

2. Savitzky-Golay 平滑：这是一种基于多项式拟合的平滑方法。它通过对每个数据点及其相邻数据点进行多项式拟合来估计平滑后的数值。你可以使用 `sgolayfilt` 函数来实现 Savitzky-Golay 平滑。

smoothed_data = sgolayfilt(data, degree, window_size);

其中，`data` 是要平滑的数据，`degree` 是多项式拟合的阶数，`window_size` 是窗口的大小。

3. Loess 平滑：这是一种基于局部加权回归的平滑方法。它通过对每个数据点及其相邻数据点进行加权回归来估计平滑后的数值。你可以使用 `smoothdata` 函数来实现 Loess 平滑。

smoothed_data = smoothdata(data, 'loess', span);

其中，`data` 是要平滑的数据，`span` 是回归中使用的数据点比例。

这些方法都可以根据具体的需求进行调整和优化，你可以尝试不同的参数来获得最佳的平滑效果。