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行函数拟合曲面。
使用曲线拟合应用程序进行曲面拟合。
用线性和非线性回归建立一个连续响应变量的预测函数模型。
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。
应用非线性参数回归使用指数,傅里叶级数,幂级数,高斯,和标准模型。
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。
燃油效率研究中模型数据与表数据的差异。
拟合曲线或曲面后,使用后处理方法绘制拟合曲线或曲面。分析它是否准确,估计置信区间,并计算积分和导数。
创建多个拟合,比较图形和数字结果,以及拟合优度统计。使用验证数据来优化您的匹配。
在曲线拟合应用程序中创建多次拟合。
定制绘图并执行额外的分析,如离群值、残差、置信区间、积分和导数。
显示和自定义绘图。
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。
样条拟合钛测试数据。
创建b样条和均匀和非均匀有理样条(NURBS)用于复杂曲面的分析。
三维样条。
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