实际数据处理：两个exel数据文件，（读取函数：xlsread）5-10GNGD.xlsx第一列表示频率，第二列表示群时延;5-10GS21.xlsx第一列表示频率，第二列表示S21参数。要求：对两个数据曲线分别进行拟合处理。原始数据图形

您可以按照以下步骤进行实际数据处理：

1. 使用 `xlsread` 函数读取两个 Excel 数据文件：`5-10GNGD.xlsx` 和 `5-10GS21.xlsx`。确保您已经将这两个文件放在当前 MATLAB 工作目录下。

[data_GNGD, text_GNGD] = xlsread('5-10GNGD.xlsx');
[data_GS21, text_GS21] = xlsread('5-10GS21.xlsx');

2. 提取每个文件的第一列（频率）和第二列（时延或 S21 参数）的数据。

freq_GNGD = data_GNGD(:, 1);
delay_GNGD = data_GNGD(:, 2);

freq_GS21 = data_GS21(:, 1);
S21_GS21 = data_GS21(:, 2);

3. 绘制原始数据的图形。

figure;
subplot(2,1,1);
plot(freq_GNGD, delay_GNGD);
xlabel('频率');
ylabel('时延');
title('5-10GNGD.xlsx 数据');

subplot(2,1,2);
plot(freq_GS21, S21_GS21);
xlabel('频率');
ylabel('S21 参数');
title('5-10GS21.xlsx 数据');

4. 对数据进行拟合处理。

对于每个数据集，您可以选择合适的拟合函数来拟合数据。这取决于您的具体需求和数据特征。以下是一个示例，使用多项式拟合函数 `polyfit` 对数据进行拟合：

% 对 5-10GNGD.xlsx 数据进行拟合
coeff_GNGD = polyfit(freq_GNGD, delay_GNGD, n); % n 是多项式的阶数

% 对 5-10GS21.xlsx 数据进行拟合
coeff_GS21 = polyfit(freq_GS21, S21_GS21, n); % n 是多项式的阶数

在上述示例中，`n` 是多项式的阶数，您可以根据数据的复杂程度和拟合精度进行调整。

希望这些步骤能够帮助您进行实际数据处理和拟合处理！