matlab散点图绘制成曲线

### 将Matlab中散点图转换为平滑曲线图 #### 使用移动平均法实现平滑效果 为了使散点图更加光滑，可以通过应用移动平均滤波器来减少数据中的随机波动。这种方法适用于时间序列或其他有序的数据集。 ```matlab % 假设x和y分别是横纵坐标的向量 windowSize = 5; % 定义窗口大小 smoothedY = movmean(y, windowSize); plot(x, smoothedY, '-o'); title('Smoothed Curve Using Moving Average Filter'); % 添加图像名称[^2] xlabel('X Axis Label'); ylabel('Y Axis Label'); % 设置坐标轴标签 legend('Smoothed Data', 'Location', 'best'); % 插入图例 ``` #### 应用Loess回归模型进行局部加权拟合 另一种更高级的选择是采用LOESS（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）算法，它能够更好地捕捉复杂模式下的趋势变化特征。 ```matlab fitModel = fit(x(:), y(:), 'lowess'); predictedValues = feval(fitModel,x); figure; scatter(x,y,'filled','b'); hold on; plot(x,predictedValues,'r-',LineWidth=2); title('Scatter Plot with LOESS Smooth Fit Line'); % 添加图像名称 xlabel('Independent Variable X'); ylabel('Dependent Variable Y'); % 设置坐标轴标签 legend({'Original Points' , 'Fitted Curve'}, 'Location', 'northwest'); % 插入图例 hold off; ``` #### 利用样条插值函数创建连续路径 对于希望获得一条经过所有给定点并且尽可能顺滑的闭合或多段折线的情况，则可考虑使用`spline`或`pchip`命令完成这项工作；而对于开放型轨迹而言，还可以尝试`sppmak`配合`spcrv`的方式构建三次B样条曲线[^4]。 ```matlab cs = spline(x,[0 y 0]); % 创建自然边界条件下的立方样条对象 xx = linspace(min(x)-1,max(x)+1,1e3)'; yy = ppval(cs, xx); plot(xx, yy, '-', x, y, '+') axis([min(x) max(x) min(y) max(y)]); title('Cubic Spline Interpolation Through Given Points'); % 添加图像名称 xlabel('Input Values (X)'); ylabel('Output Values (Y)'); % 设置坐标轴标签 % 或者使用 B-splines 方法 values = spcrv([[x(1) x x(end)];[y(1) y y(end)]],3); plot(values(1,:), values(2,:),'-ro'); title('BSpline Curve Passing All Specified Control Points'); % 添加图像名称 xlabel('Control Point Index or Parameter T'); ylabel('Corresponding Value Along BSpline Path'); % 设置坐标轴标签 ``` 以上三种方式都可以有效地将离散点连成较为流畅的线条，在实际操作过程中可以根据具体需求选取最合适的方案。值得注意的是，除了上述提到的技术之外，MATLAB还提供了许多其他工具和技术用于数据分析与可视化展示[^3]。