写论文的时候想用matlab数据游标标一个关键点，但是选定不到想要的数据点，翻遍了整个网络也没找到想要的教程，就自己乱改了一下代码。

注意这个是非常规方式，有什么更好的方法请大佬教教我。

效果如下：



过程：

1，点开数据游标



2，编辑文本更新函数



3，把pos文本替换成你想要的



4，保存，此时点击任意点都会出现这个坐标提示，这样就可以大致找一下你要的坐标位置，点一下就可以了。

#data是一个n*1的矩阵
data = ['1';'2'];
A = [{'header'}; num2cell(data)];
xlswrite('test', A); #写不写.xls后缀都一样

matlab在cell中添加和删除数据
cell元胞数组是matlab中很强大的数据结构，数组中的元素可以是任意类型的数据。
1、cell的创建
a = {} %创建空cell数组
b={'sun',23,'*￥￥$$','长安'}%创建cell时赋值

%先用cell函数分配内存，再赋值
c = cell(1, 4) %创建1x4大小的空元胞数组
c = {'sun',23,'*￥￥$$','长安'}

结果


2、cell元素的访问
有两种不同的访问方式：通过（）访问cell数组时访问到的是cell单元，通过{}访问cell数组时访问到的是cell单元储存的内容。


3、cell中元素的添加和删除
使用c{2}=[]可以将相应元素置零，不改变cell中元素的个数，

而使用 c(2)=[]则删除相应元素，改变了cell中元素的个数。



使用c{2} = 434 可以将相应位置元素替换



使用 c{end+1} = ‘rain’ 可以在cell数组后添加元素

一、数据插值：
插值是在一组已知数据点的范围内添加新数据点的技术。可以使用插值来填充缺失的数据、对现有数据进行平滑处理以及进行预测等。MATLAB 中的插值技术可分为适用于网格上的数据点和散点数据点。从数学上来说，数据插值是一种函数逼近的方法。
数据插值的实现方法：
1、一维插值函数为interp1(),
调用格式：
y = interp1(X,Y,X1,method)
该式可以根据X，Y的值来计算函数在X1处的值。其中X，Y是两个等长的已知向量，分别表示采样点和采样值。X1是一个向量或标量，表示要插值的点。
method参数表示用于插值的方法，常用的取值由一下几种方法：
(1) linear: 线形插值，默认方法。将与插值点靠近的两个数据点用直线连接，然后在直线上选取对应插值点的数据。
(2) nearest: 最近点插值。 选择最近样本点的值作为插值数据。
(3) pchip: 分段3次埃尔米特插值。采用分段三次多项式，除满足插值条件，还需满足在若干节点处相邻段插值函数的一阶导数相等，使得曲线光滑的同时，还具有保形性。
(4) spline: 3次样条插值。每一个分段你内构造一个三次多项式，使其插值函数除满足插值条件外，还要求在各节点处具有连续的一阶和二阶导数。
>> 
以上四种方法的区别：
线形插值和最近点插值方法比较简单。其中线形插值方法的计算量与样本点n 无关。n越大，误差越小。
3次埃尔米特插值和3次样条插值都能保证曲线的光滑性。相比较而言，3次埃尔米特插值具有保形性，而3次样条插值要求其二阶导数也连续，所以插值函数的性态更好。
pchip和spline方法插值的区别​blog.csdn.net
MATLAB的二维插值函数为interp2(),
调用格式：y1 = interp2(X,Y,Z,X1,Y1,method)
其中X，Y两个向量，表示两个参数的采样点，Z是采样点对应的函数值。X1，Y1是连个标量或向量，表示要插值的点。指定的算法method计算二维插值。linear为双线性插值算法（默认算法），nearest为最临近插值，spline为三次样条插值，cubic为双三次插值。
关于数据插值下面有个优秀的总结：
插值与拟合​blog.csdn.net
MATLAB中拉格朗日插值的实现：
https://blog.csdn.net/m0_37395228/article/details/80874393​blog.csdn.net
MATLAB中牛顿插值的实现：
https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/41725983​blog.csdn.nethttps://blog.csdn.net/m0_37395228/article/details/80875351​blog.csdn.net
二、曲线拟合：
曲线拟合是一种函数逼近的方法。可以分为线形拟合和非线性拟合。
曲线拟合的原理：对于y = f(x),通过构造一个函数g(x)取逼近未知函数f(x)，使得误差在某种意义下达到最小。
一般使用多项式函数作为逼近函数，使用最小二乘法计算误差最小。
曲线拟合的实现方法：
使用polyfit()函数，其功能为求得最小二乘拟合多项式系数。
(1)线形曲线拟合:
调用格式：
(1) P= polyfit(X,Y,m)
(2) [P,S] = polyfit(X,Y,m)
(3) [P,S,mu] = polyfit(X,Y,m)
上述式子中的X，Y样本数据，m为拟合多项式的次数，一般为3次以内。
P为多项式的系数降幂向量，S为误差数据，mu是一个二元向量，mu(1)是mean(X), mu(2) 是std(X).
>> x = [1.0 1.5 2.0 2.5 3.0]';
>> y = [0.9 1.7 2.2 2.6 3.0]';
>> a = polyfit(x,y,1)          %次数1为一次线形拟合，相当于设定拟合函数为g(x) = a*x+b,求a和b

a =

    1.0200    0.0400           %此处两个值为上述g(x)的a和b值

>> xi = 1:0.1:3;
>> yi = polyval(a,xi);         %polyval()函数相当于已知自变量xi和函数a求函数值
>> plot(x,y,'o',xi,yi);
>> x = [1.2 3.3 4.5 7.8 9.9  6.7 10.3 13.2 ];
>> y = [2.3 4.5 6.7 7.3 7.6  8.6  9.8 11.2 ];
>> [p,s,mu] = polyfit(x,y,1)

p =

    2.6369    7.2500           %该处显示拟合函数为g(x) = 2.6369*x+7.2500


s = 

  包含以下字段的 struct:

        R: [2×2 double]
       df: 6
    normr: 2.7837


mu =

    7.1125
    3.9991
(2) 非线性曲线拟合：
1、fit():
对于非线性拟合时需要使用fittype()函数，该函数可以指定所要构造的拟合函数
如下面的例子中 ，我们想使用g(x)来拟合曲线，先使用fittype()函数将其指定该p，然后调用fit()函数来拟合
>> x = [1.0 1.5 2.0 2.5 3.0]';
>> y = [0.9 1.7 2.2 2.6 3.0]';
>> p = fittype('a*x+b*sin(x)+c');
>> f = fit(x,y,p)
f = 

     General model:
     f(x) = a*x+b*sin(x)+c
     Coefficients (with 95% confidence bounds):
       a =       1.249  (0.9856, 1.512)      %此处a,b,c为上述拟合函数的系数最优值
       b =      0.6357  (0.03185, 1.24)      %此处括号里显示的为置信区间。详见下文链接。
       c =     -0.8611  (-1.773, 0.05094)
>>plot(f,x,y);
由于曲线拟合只是对于曲线的逼近，其值并不一定确定，在逼近的时候会有误差，置信区间实质上反应了值摆动的一个可能的范围。
置信区间_百度百科​baike.baidu.com
2、nlinfit():
调用格式：
f = nlinfit(x,y,fun,f0):
上式中，x和y为观察数据的自变量和因变量，fun为待拟合的模型表达式，可以为y = f(x)的M文件的函数名，或者由inline()函数表示，y0是模型初始参数的估计值，计算后获得的返回值y为最小二乘法估计得出的模型最佳系数。
[y,r,J] = nlinfit(x,y,fun,y0):
曲线拟合后的返回参数r为拟合的残差，而J为残差r对a的Jacobi向量构成的矩阵。
[……] = nlinfit(x,y,fun,y0,options):
参数options对拟合过程进行设置，其中包括Maxlter（最大迭代次数）、TolFun（函数参数平方和允许值）、TolX（拟合系数允许的误差值）和Display（控制拟合过程的显示，其中off表示不现实输出、iter显示每次迭代的结果、final只显示最终结果、notify只在函数不收敛的时候显示结果）
3、lsqcurvefit():
调用格式：
[a,rnorm,r,exitflag] = lfqcurvefit(fun,a0,X,Y,lb,ub,options):
其中fun为待拟合的模型表达式，可以为y = f(x)的M文件函数名，或者由inline()函数表示，a0为模型系数的初始估计值，lb和ub分别为拟合系数的预估下界和上界，参数options用于拟合过程设置，同函数nlinfit()，函数返回的参数中a为拟合估计系数，rnorm为误差平方和，r为拟合模型的残差，exitflag为运行情况。
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