曲线拟合工具箱™提供了一个应用程序和用于装配曲线和曲面到数据的功能。该工具箱可以执行探索性数据分析,预处理和后处理的数据,比较候选机型,并删除异常值。您可以使用提供线性和非线性模型的图书馆进行回归分析或指定自己的自定义公式。该库提供了求解器参数和启动条件,以提高您的拟合的质量优化。该工具箱还支持非参数建模技术,诸如金宝app样条,插值和平滑。
创建一个合适的之后,可以应用各种密谋,内插和外推后处理方法;估计的置信区间;并计算积分和衍生物。
从MATLAB工作区和拟合曲线和曲面导入数据。行为线性和非线性回归和内插。
拟合曲线用曲线拟合程序或命令行拟合函数。
曲线使用曲线拟合应用配件。
配合表面使用曲线拟合程序或命令行拟合函数。
表面使用曲线拟合应用配件。
模型中的连续反应变量如使用线性和非线性回归预测的函数。
从标准回归模型选择或通过使用自定义公式应用线性回归。所有标准的回归模型包括优化求解器参数和条件开始改善贴合质量。
线性回归技术概述。
应用非线性参数采用回归指数,傅立叶级数,幂级数,高斯和规格型号。
曲面拟合使用自定义公式,以生物制药数据
使用内插来估计值已知数据点之间,以及使用平滑样条和局部回归来平滑数据拟合。
适合已知数据点之间进行内插的曲线或曲面,和估计值。
比较线性插值模型。
光滑,移动平均,平滑样条数据,并局部消退。
型号和表数据之间的差异调查燃油效率。
拟合曲线或曲面后,用后处理方法来绘制适合。分析如果是准确的,估计置信区间,计算积分和衍生物。
创建多个配合,比较图形和数字结果,而优度拟合统计。使用验证的数据来改善你的健康。
创建在曲线拟合应用中的多个适合。
自主的绘图和执行额外的分析,如异常值,残差,置信区间,积分,和衍生物。
显示和自定义情节。
花键构造带或不带数据。控制先进的花键的操作,包括中断/结操作,最佳结放置,以及数据点的权重。
适应不同的样条数据,包括立方和平滑样条的各种结束条件,对于曲线,表面和更高的三维物体。
拟合样条钛测试数据。
创建B样条曲线和统一和复杂表面的分析非均匀有理样条(NURBS)。
3D样条。
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