曲线拟合工具箱

曲线拟合工具箱

适合使用回归曲线和表面数据,插值和平滑

曲线拟合工具箱™提供了一个应用程序和函数拟合曲线和表面数据。工具箱允许您执行探索性数据分析、预处理和后处理的数据,比较候选人的模型和删除离群值。您可以使用图书馆进行回归分析线性和非线性模型提供或指定您自己的自定义方程。图书馆提供了优化解算器参数和起动条件改善的质量符合。工具箱还支持非参数建模技术,如样条函数插值和平滑。

创建一个合适后,您可以应用多种后处理方法绘制,插值,和外推;估计的置信区间;和计算积分和衍生品。

开始:

曲线拟合工具箱是什么?。
视频长度是2:10。
曲线拟合工具箱是什么?

曲线拟合程序

导入数据从MATLAB工作区和合适的曲线和表面。进行线性和非线性回归和插值。

曲线拟合程序

适合使用曲线拟合曲线应用程序或命令行功能。

数据拟合与MATLAB
曲线和曲面拟合的工作流
实例拟合曲线和表面
曲线拟合程序的概述
如何执行使用MATLAB曲线拟合程序的曲线拟合。
视频长度是3:18。
如何执行使用曲线拟合曲线拟合在MATLAB应用程序吗

面拟合

合适的表面使用曲线拟合程序或命令行功能。

数据分析和表面与MATLAB拟合(42:33)
生成代码,适合出口到工作区
面拟合
表面使用曲线拟合程序拟合。

表面使用曲线拟合程序拟合。

线性和非线性回归

模型一个连续反应变量的函数使用线性和非线性回归预测。

线性拟合

应用线性回归的选择标准回归模型或通过使用自定义方程。所有的标准回归模型包括优化解算器参数和起动条件提高配合质量。

应用曲线拟合来定制的线性模型
多项式曲线拟合
线性回归技术的概述
最小二乘拟合
线性回归技术的概述

线性回归技术的概述。

非线性拟合

应用非线性参数回归使用指数,傅里叶级数,幂级数,高斯模型和标准模型。

非线性回归技术的概述
线性和非线性回归函数曲线拟合工具箱
生物制药数据表面与自定义拟合方程
指数模型
生物制药数据表面与自定义拟合方程

生物制药数据表面与自定义拟合方程

平滑和插值

使用插值估算值之间的数据点,并配合使用平滑样条函数和局部回归平滑数据。

插值

合适的插值曲线或面,估计已知数据点之间的值。

插值技术的概述
插值方法
选择一个Interpolant适合
比较线性Interpolant模型。

比较线性Interpolant模型。

平滑

平滑数据与移动平均线、平滑样条函数和局部回归。

平滑函数曲线拟合工具箱
平滑技术的概述
立方平滑样条函数
光滑的表面适合调查燃料效率
非参数拟合(开场)
差异模型和表数据在调查燃料效率。

差异模型和表数据在调查燃料效率。

后处理

拟合后曲线或表面,使用后处理方法来绘制。分析是否准确,估计的置信区间,计算积分和导数。

比较和评估符合

创建多个适合,比较图形和数值结果,拟合优度统计数据。使用验证数据来改善你的健康。

在曲线拟合工具箱后处理功能
在曲线拟合比较适合应用
信心和预测范围
评价拟合优度
创建多个适合曲线拟合应用。

创建多个适合曲线拟合应用。

策划

定制策划和执行额外的分析如局外人,残差,置信区间,积分,和衍生品。

探索和定制的情节
评估一个曲线拟合
删除离群值
残留分析
区分和集成一个健康
显示和定制的情节。

显示和定制的情节。

样条函数

构造样条曲线有或没有数据。控制先进花键操作包括打破/结操纵,最优结位置,数据点权重。

数据拟合曲线

适合各种样条函数的数据,包括立方和平滑样条函数与各种条件,为曲线、表面和高维对象。

引入样条拟合
如何构造样条函数
通过张量积样条函数逼近
样条拟合钛测试数据
三次样条插值
样条拟合钛测试数据。

样条拟合钛测试数据。

b样、有理样条函数和NURBS

创建b样和均匀和非均匀有理样条函数(NURBS)分析复杂的表面。

b样和平滑样条函数
多元和理性的样条函数
NURBS和其他理性的样条函数
在2 d和3 d构造样条曲线
解决非线性ODE边界层的搭配
三维样条。

三维样条。

产品资源:

文档 功能 技术文章 用户故事 产品需求 发布说明 视频和网络研讨会 例子

得到一个免费试用

30天的探索在你的指尖。

现在就开始

准备买什么?

得到价格信息,探索相关产品。2022世界杯八强谁会赢？

查看价格 联系销售

你是学生吗?

你的学校也许已经提供MATLAB仿真软件,通过校园范围内的许可和附加产品。2022世界杯八强谁会赢？

得到MATLAB
Baidu
map