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fittype
曲線近似および曲面近似の近似タイプ
構文
説明
例
ライブラリ モデルの近似タイプの作成
ライブラリモデル名を指定して近似タイプを構成します。
3次多項式ライブラリモデルのfittypeオブジェクトを構成します。
f = fittype (“poly3”）
线性模型Poly3: f(p1,p2,p3,p4,x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4
ライブラリモデルrat33(分子と分母の両方が3次の有理モデル)の近似タイプを構成します。
f = fittype (“rat33”）
一般模型Rat33: f(p1,p2,p3,p4,q1,q2,q3,x) = (p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4) / (x^3 + q1*x^2 + q2*x + q3)
ライブラリモデル名の一覧については,libraryModelNameを参照してください。
カスタム線形モデルの作成
線形近似アルゴリズムを使用するには,項の细胞配列を指定します。
fittypeに入力する必要がある線形モデルA *x + b*sin(x) + cの項を特定します。このモデルは一个、b、cについて線形です。これには3つの項x、sin (x)、1（c=c*1であるため)があります。このモデルを指定するには,項の细胞配列LinearModelTerms ={“x”,“sin (x)”,' 1 '}を使用します。
線形モデルの項の细胞配列をfittypeへの入力として使用します。
ft=fittype({“x”，“sin (x)”，' 1 '}）
线性模型:ft(a,b,c,x) = a*x + b*sin(x) + c
a * cos (x) + bの線形モデル近似タイプを作成します。
ft2 = fittype ({“cos (x)”，' 1 '}）
线性模型:ft2(a,b,x) = a*cos(x) + b
再度近似タイプを作成し,係数名を指定します。
发生= fittype ({“cos (x)”，' 1 '},“系数”, {“a1”，“a2”}）
线性模型:ft3(a1,a2,x) = a1*cos(x) + a2
カスタム非線形モデルの作成と,問題のパラメーターおよび独立変数の指定
問題依存のパラメーターと独立変数を指定して,カスタム非線形モデルの近似タイプを構成します。
nを問題依存のパラメーター、uを独立変数に指定して,カスタム非線形モデルの近似タイプを構成します。
g = fittype (“* u + b * exp (n * u)”，．..“问题”，“不”，．..“独立”，“u”）
一般模型:g(a,b,n,u) = a*u+b*exp(n*u)
时间を独立変数に指定して,カスタム非線形モデルの近似タイプを構成します。
g = fittype (“* ^ 2 + b *时间+ c”，“独立”，“时间”，“依赖”，“高度”）
g=通用模型：g（a，b，c，时间）=a*时间^2+b*时间+c
あるデータの対数近似の近似タイプを構成します。その近似タイプを使用して近似を作成し、プロットします。
x=linspace（1100）；y=5+7*log（x）；myfittype=fittype(“a + b *日志(x)”，．..“依赖”, {“y”},“独立”, {“x”},．..“系数”, {“一个”，“b”}）
myfittype =一般模型:myfittype(a,b,x) = a + b*log(x)
myfit =适合(x, y, myfittype)
警告：未提供起点，选择随机起点。
myfit =一般模型:myfit(x) = a + b*log(x)
绘图（myfit，x，y）
任意のMATLABコマンドを指定できます。そのため,任意の00ファイルを指定できます。
ファイルで定義された曲線による近似
ファイルに関数を定義し,それを使用して近似タイプを作成し曲線で近似します。
関数を MATLABファイルに定義します。
函数y = piecewiseLine (x, a, b, c, d, k)PIECEWISELINE由两件组成的线那不是连续的。y = 0(大小(x));这个例子包括一个for循环和if语句%纯粹是为了举例。为i = 1:长度(x)如果X (i) < k, y(i) = a + b.* X (i);其他的y（i）=c+d*x（i）；结束结束结束
ファイルを保存します。
データを定義し,関数分段线を指定して近似タイプを作成します。その近似タイプ英国《金融时报》を使用して近似を作成し,結果をプロットします。
x = [0.81; 0.91; 0.13; 0.91; 0.63; 0.098; 0.28; 0.55;．..0.96; 0.96; 0.16; 0.97; 0.96);y = [0.17; 0.12; 0.16; 0.0035; 0.37; 0.082; 0.34; 0.56;．..0.15；-0.046；0.17；-0.091；-0.071]；ft=fittype('piecewiseLine(x, a, b, c, d, k)') f = fit(x, y, ft，)曾经繁荣的[1,0,1,0,0.5]）图（f，x，y）
無名関数を使用した近似タイプの作成
無名関数を使用して近似タイプを作成します。
a*x, x, x, x, x, x, x, x, x, x, x, x^ 2 + b * x + c)
無名関数を使用して近似タイプを作成し,独立パラメーターと従属パラメーターを指定します。
g = fittype (@ (a, b, c, d, x, y) * x ^ 2 + b * x + c * exp (．..——(y-d)。^ 2),“独立”, {“x”，“y”},．..“依赖”，“z”）；
無名関数を使用して曲面の近似タイプを作成し,独立パラメーター,従属パラメーター,适合を呼び出すときに後で指定する問題のパラメーターを指定します。
a,b,c,d,x,y。^ 2 + b * x + c * exp (- (y-d)。^ 2),．..“问题”, {“c”，' d '},“独立”, {“x”，“y”},．..“依赖”，“z”）；
無名関数を使用した、近似へのワークスペース データの受け渡し
無名関数を使用して,ワークスペースデータを関数fittypeおよび适合に渡します。
年代字型の曲線を作成しプロットします。後の手順で,この曲線の引き伸ばしと移動を行いデータを近似します。
%断点。x =(0:0.1:1)。';%断点处曲线的高度。(y = 0;0;0.04;0.1;0.2;0.5;0.8;0.9;0.96;1; 1];绘制s形曲线。Xi = linspace(0,1, 241);Plot (xi, interp1(xs, ys, xi，“pchip”)，“线宽”2) hold在情节(x, y,“哦”，“MarkerFaceColor”，“r”)举行从标题S曲线
無名関数を使用して近似タイプを作成します。このとき、曲線のブレークポイント (xs)とブレークポイントでの曲線の高さ(y)の値をワークスペースから取得します。係数はb(ベースと)h(高さ)です。
ft=fittype（@（b，h，x）interp1（xs，b+h*ys，x，“pchip”) ）
係数の例としてベースb = 1.1と高さh = -0.8を指定して,fittypeをプロットします。
地块(xi, ft(1.1， -0.8, xi)，“线宽”2)标题'Fittype with b=1.1 and h=-0.8'
データを読み込み、ワークスペースの値を使用して作成した近似タイプ英国《金融时报》で近似します。
加载一些数据xdata = [0.012; 0.054; 0.13; 0.16; 0.31; 0.34; 0.47; 0.53; 0.53;．..0.57; 0.78; 0.79; 0.93);ydata = [0.78; 0.87; 1; 1.1; 0.96; 0.88; 0.56; 0.5; 0.5; 0.5; 0.63;．..0.62; 0.39);将曲线与数据拟合F =拟合(xdata, ydata, ft，)“开始”， [0,1])%情节适合绘图（f、扩展数据、ydata）标题“安装s曲线”
無名関数を使用した,問題のパラメーターとワークスペース変数の操作
この例では,無名関数で問題のパラメーターを使用する場合とワークスペース変数の値を使用する場合の違いを示します。
データを読み込み,問題のパラメーターを指定した無名関数を使用して曲線の近似タイプを作成し,問題のパラメーターを指定して适合を呼び出します。
%加载部分数据。xdata = [0.098; 0.13; 0.16; 0.28; 0.55; 0.63; 0.81; 0.91; 0.91;．..0.96; 0.96; 0.96; 0.97);ydata = [0.52; 0.53; 0.53; 0.48; 0.33; 0.36; 0.39; 0.28; 0.28;．..0.21; 0.21; 0.21; 0.2);创建一个有问题参数的fittype。g=fittype（@（a，b，c，x）a*x.^2+b*x+c，“问题”，“c”）%检查系数。观察c不是一个系数。系数名称（g）%检查参数。注意c是一个参数。argnames (g)%调用fit并指定c的值。F1 =拟合(xdata, ydata, g，)“问题”0,曾经繁荣的， [1,2])%注意:在调用中指定合适的起始点%避免关于随机起点的警告消息%并确保结果的可重复性。再次调用fit并指定一个不同的值c，去换一套新的衣服。F2 =拟合(xdata, ydata, g，)“问题”, 1“开始”， [1,2])%的阴谋的结果。观察指定的c常数不合身。Plot (f1, xdata, ydata)持有在情节(f2,“b”)举行从
前の例を変更し,問題のパラメーターを使用する代わりに,変数のワークスペース値を使用して同じ近似を作成します。同じデータを使用し,変数cのワークスペース値を指定した無名関数を使用して曲線の近似タイプを作成します。
%从参数列表中删除c。试一试x *x,x,x,x,x,x,x,x,x,x^ 2 + b * x + c)抓E信息结束%观察错误，因为现在c是未定义的。%定义c并创建fittype:c = 0;@(a,b,x);^ 2 + b * x + c)%调用fit(现在不需要指定问题参数)。f1=拟合（扩展数据、ydata、g1、，曾经繁荣的， [1,2])注意，这个f1和上面的f1是一样的。要更改c的值，请重新创建fittype。c = 1;a*x,x,x,x,x,x,x,x,x,x^ 2 + b * x + c)%使用c = 1F2 =拟合(xdata, ydata, g2，)曾经繁荣的， [1,2])%请注意，此f2与上面的f2相同。%绘制结果Plot (f1, xdata, ydata)持有在情节(f2,“b”)举行从
入力引数
出力引数
詳細
アルゴリズム
近似タイプの式の入力が文字ベクトルまたは無名関数の場合,ツールボックスではモデルをデータに当てはめるために非線形近似アルゴリズムが使用されます。
近似タイプの式の入力が項の细胞配列の場合,ツールボックスではモデルでデータを近似するために線形近似アルゴリズムが使用されます。
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