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可视化分散 ThingSpeak 数据的线性拟合

此示例使用:

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此示例演示如何使用 Curve Fitting Toolbox 可视化环境温度和相对湿度之间的趋势&贸易。

从气象站 ThingSpeak 通道读取数据

ThingSpeak通道12397 包含来自位于马萨诸塞州内蒂克的 MathWorks 气象站的数据。数据每分钟收集一次。字段 3 和 4 分别包含湿度和温度数据。使用 thingSpeakRead 函数从通道12397 读取特定日期的数据，示例01/May/2016。

startDate = datetime('May 1, 2016 12:01 AM');
endDate = datetime('May 2, 2016 12:01 AM');
data = thingSpeakRead(12397,'DateRange',[startDate, endDate],'Fields',[3 4],'OutputFormat','Table');

对数据拟合线性曲线

暖空气比冷空气含有更多的水分。相对湿度是指空气中的水分含量与该温度下空气所能容纳的水分含量之比。因此，随着空气变暖，空气可容纳的湿气量增加，空气的相对湿度降低。这表明环境空气温度和相对湿度之间存在反比关系。您可以对数据拟合一条线性线，以查看是否存在反向线性趋势。

fitObject = fit(data.TemperatureF,data.Humidity,'poly1');

绘制拟合数据

绘制拟合数据以查看线性曲线拟合是否捕获了环境温度和相对湿度之间的关系。

figure;
plot(fitObject,data.TemperatureF,data.Humidity,'o');

xlabel('Ambient Temperature [^{\circ}F]');
ylabel('Relative Humidity [%]');
title('Linear Relationship Between Ambient Temperature and Relative Humidity');

您可以看到拟合线具有负斜率，并且随着环境温度的升高，相对湿度降低，表明存在反线性关系。

另请参阅

函数