曲线拟合工具箱™提供了一个应用程序以及用于将曲线和曲面与数据拟合的函数。工具箱允许您执行探索性的数据分析、预处理和后处理数据、比较候选模型和移除异常值。您可以使用所提供的线性和非线性模型库进行回归分析,或者指定您自己的自定义方程。该库提供了优化的求解器参数和起始条件,以提高适合的质量。工具箱还支持非参数建模技术,如样条金宝app、插值和平滑。
创建适合后,您可以应用各种后处理方法绘制、插值和外推;估计的置信区间;计算积分和导数。
从MATLAB工作空间导入数据,并拟合曲线和曲面。进行线性和非线性回归和插值。
使用曲线拟合应用程序或命令行函数拟合曲线。
使用曲线拟合应用程序或命令线配合功能的适合曲面。
表面配件使用曲线配件应用程序。
使用线性和非线性回归模型作为预测器的函数的连续响应变量。
通过选择标准回归模型或使用自定义方程来应用线性回归。所有的标准回归模型都包含优化的求解参数和初始条件,以提高拟合质量。
线性回归技术概述。
使用指数,傅里叶系列,电源系列,高斯和标准模型应用非线性参数回归。
生物制药数据的自定义方程表面拟合
利用插值估计已知数据点之间的值,并利用平滑样条和局部回归拟合平滑数据。
拟合插值曲线或曲面,并估计已知数据点之间的值。
比较线性插值模型。
用移动平均、平滑样条和局部回归平滑数据。
研究燃油效率模型与表数据之间的差异。
拟合曲线或表面后,使用后处理方法绘制拟合。分析是否准确,估计置信区间,并计算积分并导出。
创建多个适合,比较图形和数值结果,以及健康的统计数据。使用验证数据来完善您的契合。
在曲线拟合应用程序中创建多个配合。
自定义绘图并执行额外的分析,例如异常值,残差,置信区间,积分和衍生物。
显示和定制图。
构造带或不带数据的样条。控制高级样条操作,包括破/结操作,最优的结放置,和数据点加权。
适合各种样条到数据,包括三次和光滑样条与各种结束条件,曲线,表面,和更高维度的对象。
将样条拟合到钛测试数据。
创建B样条和均匀和非均匀合理的花键(NURBS),用于分析复杂表面。
3d样条曲丁。
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