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MATLAB中的smooth函数用于平滑信号。平滑是一种信号处理技术，用于去除噪声或者使信号变得更加平滑。
smooth函数的基本语法如下：
smoothed_data = smooth(data, span, method) 其中，data是要平滑的输入数据，可以是向量、矩阵或多维数组；span是平滑窗口的大小，表示要考虑的邻近数据点的数量；method是平滑方法，可以选择’moving’、‘lowess’、‘loess’、‘sgolay’或’rlowess’。
- 'moving’方法使用移动平均法，将每个数据点替换为其前后指定数量的邻近数据的平均值。
- 'lowess’和’loess’方法使用局部加权回归，根据局部数据拟合局部多项式曲线来平滑数据。
- 'sgolay’方法使用Savitzky-Golay滤波器，通过多项式拟合邻近数据点来平滑数据。
- 'rlowess’方法使用Robust局部加权回归，类似于’lowess’方法，但对异常值具有更好的鲁棒性。
smooth函数返回平滑后的数据。你可以根据数据类型选择合适的输出形式，例如，如果输入是向量，则输出也是向量；如果输入是矩阵，则输出也是矩阵。
下面是一个使用smooth函数平滑数据的示例：
x = 1:10; y = [1, 3, 2, 4, 6, 5, 8, 7, 9, 10]; smoothed_y = smooth(y, 3, 'moving'); plot(x, y, 'o', x, smoothed_y, '-') 这将绘制原始数据点和通过移动平均法平滑后的曲线。
