数据很庞大该怎么办，y的数据有一万个

如果数据很庞大，有一万个，那么可以考虑使用滑动窗口的方式来计算趋势。具体来说，可以将数据分成若干个窗口，每个窗口内的数据量不宜过大，例如100个数据点左右。然后在每个窗口内使用polyfit函数计算趋势，得到每个窗口的趋势系数，这样就能够得到整个数据集的趋势变化情况。

以下是一个示例代码，假设数据y有1万个数据点，窗口大小为100：

% 生成一个示例向量
y = randn(1, 10000);

% 设置窗口大小
window_size = 100;

% 计算窗口数量
num_windows = floor(length(y) / window_size);

% 遍历每个窗口，计算趋势
trends = zeros(num_windows, 2);
for i = 1:num_windows
    % 计算当前窗口的起始和结束索引
    start_idx = (i - 1) * window_size + 1;
    end_idx = start_idx + window_size - 1;
    
    % 使用polyfit函数计算趋势
    p = polyfit(start_idx:end_idx, y(start_idx:end_idx), 1);
    trends(i, :) = p;
end

% 绘制结果
hold on
plot(y)
for i = 1:num_windows
    start_idx = (i - 1) * window_size + 1;
    end_idx = start_idx + window_size - 1;
    plot(start_idx:end_idx, polyval(trends(i,:), start_idx:end_idx))
end
legend('原始数据', '趋势1', '趋势2', '趋势3', ...) % 根据窗口数目来设置

这段代码会生成一个随机向量y，然后使用一个大小为100的窗口来计算数据的趋势。程序会遍历每个窗口，使用polyfit函数计算趋势，并将趋势结果存储在一个二维数组trends中。最后程序会绘制原始数据以及每个窗口的趋势结果。需要注意的是，这里只是一个示例代码，具体的窗口大小和遍历方式需要根据实际情况进行调整。