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

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Curve Fitting Toolbox 提供一个 App 和多个函数，可对数据进行曲线和曲面拟合。使用该工具箱可以执行探索性数据分析，预处理和后处理数据，比较候选模型，以及删除离群值。您可以使用工具箱提供的线性和非线性模型库进行回归分析，也可以指定自定义方程。该库提供优化的求解器参数和起始条件，以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数化建模方法，如样条、插值和平滑。

在创建一个拟合之后，您可以运用多种后处理方法进行绘图、插值和外插，估计置信区间，并可计算积分和导数。
什么是 Curve Fitting Toolbox？
截图：曲线拟合器中的曲线拟合，具有拟合图和残差图。

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。

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曲线拟合器的截图：自定义非线性方程拟合，具有拟合图和残差图。

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。

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比较最近邻插值拟合和 PCHIP 插值拟合的图。

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。

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平滑曲面图，突出显示研究燃油效率时模型和表数据之间的差异。

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。

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三维空间中由三次样条曲线连接的点的绘图。

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。

文档 | 示例

拟合曲线和预测边界绘图。

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。

文档 | 示例

产品资源:

文档 示例 视频 技术文章 函数 要求 发行说明
壳牌公司地质学家开发和部署地下地质特征预测软件

“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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