Matlab绘制频散曲线程序代码(20210119130722)

在MATLAB中，绘制多条曲线是非常常见的需求。

通过绘制多条曲线，我们可以直观地比较不同数据之间的关系，分析数据的变化趋势，从而更好地理解数据的特点和规律。

在本文中，我们将介绍在MATLAB中绘制多条曲线的方法，希望能够帮助读者更加熟练地使用MATLAB进行数据可视化和分析。

一、使用plot函数绘制多条曲线在MATLAB中，最常用的绘制曲线的函数是plot函数。

通过plot函数，我们可以轻松地将多组数据绘制成曲线，并在同一张图上进行比较和分析。

下面是使用plot函数绘制多条曲线的基本步骤：1. 准备数据我们需要准备要绘制的多组数据。

假设我们有两组数据x1和y1，以及另外两组数据x2和y2。

这些数据可以是向量、矩阵，甚至是函数表达式。

2. 绘制曲线接下来，我们可以使用plot函数将数据绘制成曲线。

具体的代码如下所示：```matlab绘制第一组数据plot(x1, y1, 'r-'); 'r-'表示红色实线hold on; 将图形保持在同一张图上绘制第二组数据plot(x2, y2, 'b--'); 'b--'表示蓝色虚线hold off; 取消保持图形在同一张图上```通过以上代码，我们可以将两组数据分别绘制成红色实线和蓝色虚线的曲线，并显示在同一张图上。

这样，我们就可以方便地对两组数据进行比较和分析了。

3. 添加图例和标签我们可以通过legend函数添加图例，通过xlabel和ylabel函数添加坐标轴标签，通过title函数添加图标题，使得图像更加清晰和易懂。

二、使用plot3函数绘制三维曲线除了在二维平面上绘制曲线外，MATLAB还提供了plot3函数用于在三维空间中绘制曲线。

使用plot3函数绘制多条三维曲线的步骤与使用plot函数类似，只是需要将数据扩展到三维空间，并指定绘制的坐标系。

具体的代码如下所示：```matlab准备三维数据[x1, y1, z1] = meshgrid(-2:0.2:2, -2:0.2:2, -2:0.2:2);[x2, y2, z2] = meshgrid(-2:0.2:2, -2:0.2:2, -2:0.2:2);v1 = x1.*exp(-x1.^2 - y1.^2 - z1.^2);v2 = x2.*exp(-x2.^2 - y2.^2 - z2.^2);绘制三维曲线plot3(x1, y1, z1, 'r-', 'LineWidth', 2); 'r-'表示红色实线hold on;plot3(x2, y2, z2, 'b--', 'LineWidth', 2); 'b--'表示蓝色虚线hold off;xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z');legend('Exp(-x^2 - y^2 - z^2)', 'X*Exp(-x^2 - y^2 - z^2)');title('Three-Dimensional Curve');```通过以上代码，我们可以将两组三维数据绘制成红色实线和蓝色虚线的曲线，并显示在同一张图上。

(完整)如何使用matlab对一段离散数据进行频谱分析编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)如何使用matlab对一段离散数据进行频谱分析）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

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本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)如何使用matlab对一段离散数据进行频谱分析的全部内容。

相信大家做实验或者做工程的时候，都会遇到这样的情况，导出的数据是一组离散数据,那如何对这组离散数据进行频谱分析呢，下面我用MATLAB对一组离散数据做一个频谱分析案例。

0.56 00。

5604 —0.040.5608 0.020.5612 0。

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5616 —0.020.562 0.020.5624 —0.040.5628 0。

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080.564 00.5644 —0。

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5668 -0.040.5672 —0.040.5676 00.568 —0。

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imf 频率曲线matlab在国际金融市场中，IMF（国际货币基金组织）频率曲线是一种重要的经济指标，可以反映各国经济波动的周期性。

本文将介绍如何利用MATLAB软件绘制IMF频率曲线，并通过实例演示详细解析代码。

最后，我们将探讨如何运用频率曲线进行分析。

一、IMF频率曲线简介IMF频率曲线是基于国际货币基金组织发布的数据，以可视化方式展示全球各国经济波动的周期性。

频率曲线上的高峰和低谷代表了各国经济周期的波动节点，通过分析这些节点，可以了解各国经济走势及相互关系。

二、MATLAB实现IMF频率曲线的方法在MATLAB中，我们可以利用内置的绘图函数绘制IMF频率曲线。

以下是一个简单的示例：```MATLAB% 加载数据load imf_data;% 提取所需数据years = 1990:2020;values = cell(101, 1);for i = 1:101values{i} = cell(1, 1);for j = 1:44values{i}{j} = cell(1, 1);values{i}{j} = num2cell(rand(1, 100)); % 随机生成数据endend% 绘制频率曲线figure;plot(years, values{:, 1});xlabel("Year");ylabel("Frequency");title("IMF Frequency Curve");```以上代码将生成一个频率曲线图，显示全球各国在1990年至2020年间的经济波动情况。

三、实例演示及代码解析在上面的代码中，我们首先加载了IMF数据，并提取了所需的数据。

然后，利用for循环和cell数组操作，我们生成了各国经济波动的频率数据。

最后，利用plot函数绘制了频率曲线。

四、曲线应用及分析IMF频率曲线可以用于分析各国经济的周期性波动，以及各国之间的相互关系。

matlab幅频特性曲线函数
在Matlab中,可以使用freqz函数生成幅频特性曲线。

freqz函数的语法如下：
[H,f] = freqz(b,a,N,Fs)
其中,b和a是数字滤波器的分子和分母系数,N是频率响应曲线上的点数,Fs是采样频率。

例如,下面的代码将生成一个低通Butterworth滤波器的幅频特性曲线：
```matlab
fs = 1000; % 采样频率
fc = 100; % 截止频率
N = 1000; % 绘制点数
[b,a] = butter(6, 2*fc/fs); % 生成Butterworth低通滤波器系数
[H,f] = freqz(b, a, N, fs); % 计算频率响应
plot(f, abs(H)); % 绘制幅频特性曲线
```
上述代码中,首先定义了采样频率fs、截止频率fc和绘制点数N,然后使用butter函数生成Butterworth低通滤波器的系数,最后调用freqz函数计算滤波器的频率响应,并使用plot函数绘制幅频特性曲线。

值得注意的是,freqz函数返回的频率向量f是单位为赫兹（Hz）的,因此在绘制幅频特性曲线的时候,需要将f转换为角频率。

例如,下面的代码将在横轴上绘制角频率：
```matlab
plot(f*2*pi/fs, abs(H));
```。

Matlab编程实现FFT变换及频谱分析的程序代码内容1．用Matlab产生正弦波,矩形波,以及白噪声信号，并显示各自时域波形图2．进行FFT变换，显示各自频谱图，其中采样率，频率、数据长度自选3．做出上述三种信号的均方根图谱,功率图谱,以及对数均方根图谱4．用IFFT傅立叶反变换恢复信号，并显示恢复的正弦信号时域波形图源程序%*************************************************************** **********%% FFT实践及频谱分析%%*************************************************************** **********%%*************************************************************** **********%%***************1.正弦波****************%fs=100;%设定采样频率N=128;n=0:N-1;t=n/fs;f0=10;%设定正弦信号频率%生成正弦信号x=sin(2*pi*f0*t);figure(1);subplot(231);plot(t,x);%作正弦信号的时域波形xlabel('t');ylabel('y');title('正弦信号y=2*pi*10t时域波形');grid;%进行FFT变换并做频谱图y=fft(x,N);%进行fft变换mag=abs(y);%求幅值f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);%进行对应的频率转换figure(1);subplot(232);plot(f,mag);%做频谱图axis([0,100,0,80]);xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('正弦信号y=2*pi*10t幅频谱图N=128');grid;%求均方根谱sq=abs(y);figure(1);subplot(233);plot(f,sq);xlabel('频率(Hz)');ylabel('均方根谱');title('正弦信号y=2*pi*10t均方根谱');grid;%求功率谱power=sq.^2;figure(1);subplot(234);plot(f,power);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱');title('正弦信号y=2*pi*10t功率谱');grid;%求对数谱ln=log(sq);figure(1);subplot(235);plot(f,ln);xlabel('频率(Hz)');ylabel('对数谱');title('正弦信号y=2*pi*10t对数谱');grid;%用IFFT恢复原始信号xifft=ifft(y);magx=real(xifft);ti=[0:length(xifft)-1]/fs;figure(1);subplot(236);plot(ti,magx);xlabel('t');ylabel('y');title('通过IFFT转换的正弦信号波形');grid;%****************2.矩形波****************% fs=10;%设定采样频率t=-5:0.1:5;x=rectpuls(t,2);x=x(1:99);figure(2);subplot(231);plot(t(1:99),x);%作矩形波的时域波形xlabel('t');ylabel('y');title('矩形波时域波形');grid;%进行FFT变换并做频谱图y=fft(x);%进行fft变换mag=abs(y);%求幅值f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);%进行对应的频率转换figure(2);subplot(232);plot(f,mag);%做频谱图xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('矩形波幅频谱图');grid;%求均方根谱sq=abs(y);figure(2);subplot(233);plot(f,sq);xlabel('频率(Hz)');ylabel('均方根谱');title('矩形波均方根谱');grid;%求功率谱power=sq.^2;figure(2);subplot(234);plot(f,power);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱');title('矩形波功率谱');grid;%求对数谱ln=log(sq);figure(2);subplot(235);plot(f,ln);xlabel('频率(Hz)');ylabel('对数谱');title('矩形波对数谱');grid;%用IFFT恢复原始信号xifft=ifft(y);magx=real(xifft);ti=[0:length(xifft)-1]/fs;figure(2);subplot(236);plot(ti,magx);xlabel('t');ylabel('y');title('通过IFFT转换的矩形波波形');grid;%****************3.白噪声****************% fs=10;%设定采样频率t=-5:0.1:5;x=zeros(1,100);x(50)=100000;figure(3);subplot(231);plot(t(1:100),x);%作白噪声的时域波形xlabel('t');ylabel('y');title('白噪声时域波形');grid;%进行FFT变换并做频谱图y=fft(x);%进行fft变换mag=abs(y);%求幅值f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);%进行对应的频率转换figure(3);subplot(232);plot(f,mag);%做频谱图xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('白噪声幅频谱图');grid;%求均方根谱sq=abs(y);figure(3);subplot(233);plot(f,sq);xlabel('频率(Hz)');ylabel('均方根谱');title('白噪声均方根谱');grid;%求功率谱power=sq.^2;figure(3);subplot(234);plot(f,power);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱');title('白噪声功率谱');grid;%求对数谱ln=log(sq);figure(3);subplot(235);plot(f,ln);xlabel('频率(Hz)');ylabel('对数谱');title('白噪声对数谱');grid;%用IFFT恢复原始信号xifft=ifft(y);magx=real(xifft);ti=[0:length(xifft)-1]/fs;figure(3);subplot(236);plot(ti,magx);xlabel('t');ylabel('y');title('通过IFFT转换的白噪声波形'); grid;。

matlab频谱的代码频谱是一种用于分析信号在不同频率上的能量分布的工具。

在MATLAB中，可以使用多种函数来计算和绘制频谱，其中最常用的是FFT （快速傅里叶变换）。

1.准备信号数据首先，我们需要准备待分析的信号数据。

假设我们有一个包含音频信号的音频文件，可以使用MATLAB的`audioread`函数将音频文件读取为一个向量。

```matlabfilename = 'audio.wav';[data, Fs] = audioread(filename);```这里，`data`是存储音频数据的向量，`Fs`是采样率（每秒采样点数）。

2.计算信号的频谱接下来，我们使用MATLAB的`fft`函数对信号进行傅里叶变换，然后计算信号的幅度谱。

```matlabN = length(data);Y = fft(data);P2 = abs(Y/N);P1=P2(1:N/2+1);P1(2:end-1) = 2某P1(2:end-1);freq = 0:Fs/N:Fs/2;```这里，`N`是信号数据的长度，`Y`是信号的傅里叶变换结果，`P2`是傅里叶变换结果的幅度谱，`P1`是幅度谱的前一半（对称性质），`freq`是频率向量。

3.绘制频谱图最后，我们使用MATLAB的`plot`函数将频谱绘制出来。

```matlabplot(freq, P1);title('频谱图');某label('频率（Hz）');ylabel('幅度');```这样就完成了频谱的计算和绘制。

可以通过调整信号数据的长度、窗口函数等参数来进一步优化频谱的分析效果。

除了上述方法，MATLAB还提供了其他函数和工具箱用于频谱分析，如`spectrogram`函数用于绘制时频谱图、`pwelch`函数用于估计功率谱密度等。

一、概述Lamb波是一种横波，可以在薄板材料中传播。

在工程领域中，研究Lamb波频散曲线方程对于结构健康监测、材料性能评估等具有重要意义。

Matlab作为一种功能强大的数值计算软件，可以用于求解Lamb波频散曲线方程，为工程实践提供重要的支持。

二、Lamb波频散曲线方程的求解1. 确定材料性质和几何参数求解Lamb波频散曲线方程首先需要确定材料的性质，包括密度、弹性模量和泊松比等参数，同时还需要知道板材的厚度和长度等几何参数。

2. 建立Lamb波频散曲线方程Lamb波频散曲线方程可以利用弹性波理论和矩阵计算方法建立起来，其表达形式较为复杂，但可以通过Matlab进行数值求解。

3. 利用Matlab进行数值求解在Matlab中，可以利用矩阵运算和数值计算方法对Lamb波频散曲线方程进行求解。

通过编写相应的程序，可以得到Lamb波的频散曲线，进而进行分析和应用。

三、Matlab求解Lamb波频散曲线方程的步骤1. 确定弹性波动方程在Matlab中，首先需要确定Lamb波的弹性波动方程，这是建立频散曲线方程的基础。

可以利用矩阵形式表示弹性波动方程，然后利用Matlab进行矩阵运算求解。

2. 编写程序求解频散曲线根据确定的弹性波动方程，可以利用Matlab编写相应的程序，通过数值计算方法求解Lamb波的频散曲线。

在程序中，需要考虑材料性质、几何参数等因素，并进行相应的输入和计算。

3. 分析和应用频散曲线通过Matlab求解得到Lamb波的频散曲线后，可以对结果进行分析并进行应用。

工程实践中，可以利用频散曲线来进行结构健康监测、材料性能评估等方面的研究，为工程设计和实际应用提供支持。

四、Matlab求解Lamb波频散曲线方程的实例以下是一个简单的实例，演示了利用Matlab对Lamb波频散曲线方程进行求解的过程：```matlab定义材料性质和几何参数rho = 2700; 材料密度c11 = 120e9; 弹性模量c12 = 60e9;c66 = 50e9;h = 0.01; 板材厚度L = 1; 板材长度nu = c12 / (c11 + c12); 泊松比建立弹性波动方程C = [c11, c12, 0; c12, c11, 0; 0, 0, c66];S = inv(C);D = [1, -nu, 0; -nu, 1, 0; 0, 0, (1-2*nu)/2];A = [0, 0, 1; 0, 1, 0; 1, 0, 0];syms omegakL = sym(zeros(3,1));kL(1) = 0.1;kL(2) = 1;kL(3) = 10;for i =1:3k = kL(i);f = (k) det(A - expm(1i * k * h * D) * (eye(3,3) - expm(-1i * k * L * S * omega * eye(3,3))) * expm(1i * k * h * D) * inv(A));fun = (omega)f(k);omega1 = fminsearch((omega) abs(fun(omega)),1)plot(k,omega1,'*')hold on;endxlabel('kL');ylabel('omega');```以上Matlab程序演示了根据给定的材料性质和几何参数，求解Lamb 波的频散曲线，并绘制了kL与频率omega的关系图。

频散曲线matlab程序
频散曲线是描述介质中电磁波传播特性的一种重要曲线，其形状和特征对于研究介质中的电磁波传播具有重要意义。

使用matlab 编程可以方便快捷地绘制出频散曲线，并直观地分析介质中的电磁波传播特性。

在绘制频散曲线时，需要计算介质中的电磁波的传播速度和传播常数，并结合Maxwell方程组和边界条件，得到频散曲线的方程式。

在绘制频散曲线时，可以通过调节介质的性质和参数，或者改变电磁波的频率和波长，来研究介质中电磁波的传播规律，进一步深化对电磁波的理解和应用。

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matplotlib绘制频率分布曲线1.概述频率分布曲线是统计学中一种常用的图形，用于展示数据的分布情况。

m a tp lo tl ib是一个功能强大的P yt ho n数据可视化库，能够轻松绘制各种类型的图表，包括频率分布曲线。

本文将介绍如何使用m atp l ot li b绘制频率分布曲线，帮助读者更好地理解数据的分布情况。

2.准备工作在开始绘制频率分布曲线之前，我们需要进行一些准备工作，包括导入必要的库和准备数据集。

以下是示例代码：i m po rt ma tp lo tl ib.p yp lo ta sp lti m po rt nu mp ya sn p准备数据d a ta=n p.ra nd om.no r ma l(lo c=0,sc ale=1,si ze=1000)在上述代码中，我们使用了`ma tp lo tl ib.py pl ot`库进行绘图操作，并使用`nu mp y`库生成了一个包含1000个符合正态分布的随机数的数据集。

3.绘制频率分布曲线接下来，我们将使用ma tp lo tl ib绘制频率分布曲线。

具体步骤如下：3.1分割数据集频率分布曲线的绘制需要将数据集分割成等分的小组，并统计每个小组中数据的频数。

我们可以使用`nu mp y.h i st og ra m`函数来完成这个任务，并获取分割后的小组边界和每个小组的频数。

示例代码如下：将数据集分割成小组c o un ts,b in s=np.hi s to gr am(d at a,bin s=10)绘制频率分布曲线p l t.pl ot(b in s[:-1],c ou nt s)在上述代码中，`np.h is to gr am`函数将数据集`d at a`分割成了10个小组，并返回了每个小组的边界和频数。

我们使用`bi ns[:-1]`取出了小组的边界。

3.2绘制频率分布曲线在得到分割后的数据后，我们可以使用`p l t.pl o t`函数绘制频率分布曲线。

matplotlib绘制频率分布曲线（原创版）目录一、引言二、matplotlib 简介三、绘制频率分布曲线的基本步骤四、实例：利用 matplotlib 绘制正弦信号的频率分布曲线五、结论正文一、引言在数据分析和信号处理领域，频率分布曲线是一种重要的数据可视化工具。

它可以帮助我们直观地了解数据的频率分布特征，从而更好地理解数据的内在规律。

在本文中，我们将介绍如何使用 matplotlib 库来绘制频率分布曲线。

二、matplotlib 简介matplotlib 是一款强大的 Python 绘图库，可以用于创建各种类型的二维图形。

它具有丰富的绘图功能，可以满足各种复杂的绘图需求。

在本文中，我们将主要使用 matplotlib 来绘制频率分布曲线。

三、绘制频率分布曲线的基本步骤绘制频率分布曲线的基本步骤如下：1.导入所需库：首先，我们需要导入 matplotlib 库和 numpy 库，用于产生绘图所需的信号数据和进行绘图操作。

2.产生信号数据：利用 numpy 库生成所需的信号数据，例如正弦信号数据。

3.计算频率分布：根据信号数据，计算出各个频率的幅度和相位信息。

4.绘制频率分布曲线：利用 matplotlib 库，根据计算出的频率分布信息，绘制出频率分布曲线。

四、实例：利用 matplotlib 绘制正弦信号的频率分布曲线下面，我们将通过一个实例来说明如何利用 matplotlib 绘制正弦信号的频率分布曲线。

首先，我们需要导入所需的库：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt```接下来，我们生成一个包含 1000 个数据的正弦信号：```pythont = np.linspace(0, 1, 1000)f = 50 + 0.1 * np.random.randn(1000)s = np.sin(2 * np.pi * f * t)```然后，我们计算正弦信号的快速傅里叶变换（FFT）：```python= len(s)Y = np.fft.fft(s)```接下来，我们计算各个频率的幅度和相位信息：```pythonfreq = np.fft.fftfreq(n)magnitude = np.abs(Y) / nphase = np.angle(Y)```最后，我们利用 matplotlib 库绘制正弦信号的频率分布曲线：```pythonplt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(freq, magnitude)plt.xlabel("Frequency")plt.ylabel("Magnitude")plt.title("Magnitude of the Fourier Transform")plt.subplot(1, 2, 2)plt.plot(freq, phase)plt.xlabel("Frequency")plt.ylabel("Phase")plt.title("Phase of the Fourier Transform")plt.tight_layout()plt.show()```通过以上代码，我们可以得到一个包含正弦信号频率分布信息的图形，从而更好地理解正弦信号的频率特征。

matlab绘制数字滤波器的幅频响应曲线FREQZ 是计算数字滤波器的频率响应的函数 [H,W] = FREQZ(B,A,N)可以先调⽤freqz()函数计算系统的频率响应，然后利⽤abs()和angle()函数及plot()函数，即可绘制出系统在或范围内的频响曲线。

In its simplest form, freqz accepts the filtercoefficient vectors b and a,and an integer p specifying the number of pointsat which to calculate the frequency response. freqz returnsthe complex frequency response in vector h, andthe actual frequency points in vector w in rad/s.调⽤freqz()的格式有以下两种：(1)[H,w]=freqz(B,A,N)(2)[H,w]=freqz(B,A,N,’whole’)(1)中B和A分别为离散系统的系统函数分⼦、分母多项式的系数向量，返回量H则包含了离散系统频响在0~pi范围内N个频率等分点的值（其中N为正整数），w则包含了范围内N个频率等分点。

调⽤默认的N时，其值是512。

(2)中调⽤格式将计算离散系统在0~pi内的N个频率等分点的频率响应的值。

例：绘制如下系统的频响曲线H(z)=(z-0.5)/zMATLAB命令如下：B=[1-0.5];A =[10];[H,w]=freqz(B,A,400,'whole');Hf=abs(H);Hx=angle(H);clffigure(1)plot(w,Hf)title('离散系统幅频特性曲线')figure(2)plot(w,Hx)title('离散系统相频特性曲线')2018年4⽉23⽇15:27:45更：在图像处理算⼦过程中如果要得到掩模模板的幅频响应，直接可以⽤freqz2来得到。

在MATLAB 中，可以使用scatter 函数来绘制散点图，并使用fit 函数来拟合曲线。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用MATLAB 拟合散点曲线：生成测试数据x = linspace(0, 2*pi, 100);y = sin(x);绘制散点图scatter(x, y, 'filled');拟合二次曲线f = @(x) x.^2; 定义二次函数params = fit(x, y, 'Linear'); 拟合线性曲线params2 = fit(x, y, 'Quadratic'); 拟合二次曲线params3 = fit(x, y, 'Cubic'); 拟合三次曲线绘制曲线hold on;plot(f(params.a), f(params.b), 'r'); 绘制线性曲线plot(f(params2.a), f(params2.b), 'g'); 绘制二次曲线plot(f(params3.a), f(params3.b), 'b'); 绘制三次曲线绘制拟合曲线hold off;xlabel('x');ylabel('y');title('Sinusoidal Curve Fitting');grid on;在上面的代码中，我们首先生成了一个测试数据集，其中包含100 个正弦波形的数据点。

然后，我们使用scatter 函数绘制了这些数据点的散点图。

接下来，我们使用fit 函数分别拟合了线性、二次和三次曲线。

最后，我们使用plot 函数绘制了这些曲线，并添加了坐标轴标签、标题和网格线。

需要注意的是，在使用fit 函数拟合曲线时，需要先定义曲线的数学公式，并指定数据集作为输入。

fit 函数返回一个包含拟合参数的结构体，其中包含曲线的系数和截距等信息。