Curve Fitting Toolbox

 

Curve Fitting Toolbox

使用回归、插值和平滑对数据进行曲线和曲面拟合

曲线拟合器

使用曲线拟合器以交互方式对数据进行曲线和曲面拟合,可视化绘图并了解拟合统计量。通过 App 探索各种拟合方法和选项,并生成 MATLAB 代码以实现可重用性和自动化。

回归

使用线性和非线性回归方法将连续响应变量建模为预测变量的函数,包括具有足够用于优化求解器参数和初始条件的选项的自定义方程,从而提高拟合质量。

插值

使用插值方法估计已知数据点之间的值。推算插值曲线和曲面拟合数据域外的数据值。

平滑

通过应用平滑方法和其他方法(如移动平均值、萨维茨基-戈雷滤波器和 Lowess 模型)或通过拟合平滑样条,减少噪声并去除数据集中的季节性趋势。

样条

对数据进行各种样条拟合,包括具有各种终止条件的三次样条和平滑样条,用于曲线、曲面和更高维对象。控制高级样条操作,包括断点/节点操作、优化节点放置以及数据点加权。

拟合分析和导出到 Simulink

通过探索和自定义图、估计置信区间以及计算积分和导数来分析拟合模型。将拟合模型导出为 Simulink Lookup Table 模块或拟合对象。

“作为地质学家,MATLAB 让我们能够利用自己在预测框架、分析和模拟匹配方面的专业知识来实现业内独一无二的算法。在 MathWorks 顾问的帮助下,我们将这些算法部署为简单易用的应用,供全球同仁使用。”

Nick Howes,Shell 公司

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