n_test=[1000 4000 6000 8000 10000];%发动机转速向量 T_test=[135 713 956 1020 1100 1100 1100 1080 989 872 787 737.1];%发动机转矩向量 figure(1) plot(n_test,T_test,'g'); hold on grid on p=polyfit(n_test,T_test,4); n=[600:1:2300]; Ttq=polyval(p,n); plot(n,Ttq,'k'); xlabel('发动机转速n(r/min)'); ylabel('发动机转矩Ttq(N*m)'); title('发动机转矩曲线'); legend('测试曲线','拟合曲线'); axis([500 2500 100 1500]);什么意思

这段代码是在进行发动机转矩曲线的拟合和绘制。首先，n_test和T_test是分别给出的发动机转速和转矩数据点。接着，使用plot(n_test,T_test,'g')将这些数据点用绿色线条进行绘制。然后，使用polyfit(n_test,T_test,4)对这些数据点进行4次多项式拟合，得到一个多项式系数向量p。接着，生成一个包含从600到2300的连续整数的向量n，并使用polyval(p,n)对n向量进行求值，得到对应的Ttq向量，这个向量包含了在拟合模型下，n向量中每个点对应的预测值。最后，使用plot(n,Ttq,'k')将预测值用黑色线条进行绘制，展示了拟合模型的结果。xlabel、ylabel和title函数分别设置了x轴、y轴和标题的标签。legend函数用于在图表上添加图例，axis函数用于设置坐标轴范围。整体来说，这段代码的作用是将发动机转速和转矩数据进行拟合，并绘制出拟合曲线和原始数据的对比图。