曲线拟合工具箱

曲线拟合工具箱

使用回归、插值和平滑将曲线和曲面与数据拟合

曲线拟合工具箱™提供了一个应用程序和函数拟合曲线和曲面的数据。该工具箱允许您执行探索性数据分析、预处理和后处理数据、比较候选模型和删除异常值。您可以使用提供的线性和非线性模型库进行回归分析，也可以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启动条件，以提高您的拟合质量。该工具箱还支持非参数建模技术，如样条、插值和平滑。

在创建一个拟合之后，您可以应用各种后处理方法来绘制、插值和外推;估计的置信区间;计算积分和导数。

开始:

什么是曲线拟合工具箱?
视频长度为2:10。
什么是曲线拟合工具箱?

曲线拟合程序

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。

曲线拟合程序

使用曲线拟合app或命令行拟合函数来拟合曲线。

MATLAB数据拟合
曲线和曲面拟合工作流
拟合曲线和曲面的例子
曲线拟合App概述
如何使用MATLAB中的曲线拟合App进行曲线拟合。
视频长度为3:18。
如何使用MATLAB中的曲线拟合App进行曲线拟合

面拟合

使用曲线拟合应用程序或命令行拟合函数来拟合曲面。

MATLAB数据分析与曲面拟合(42:33)
生成代码并将其导出到工作区
面拟合
曲面拟合使用曲线拟合App。

曲面拟合使用曲线拟合App。

线性与非线性回归

使用线性和非线性回归将连续响应变量建模为预测变量的函数。

线性拟合

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括优化的求解参数和启动条件，以提高拟合质量。

应用曲线拟合自定义线性模型
多项式曲线拟合
线性回归技术概述
最小二乘拟合
线性回归技术概述

线性回归技术概述。

非线性拟合

应用非线性参数回归使用指数，傅立叶级数，幂级数，高斯和标准模型。

非线性回归技术概述
曲线拟合工具箱中的线性和非线性回归函数
生物制药数据的自定义方程曲面拟合
指数模型
生物制药数据的自定义方程表面拟合

生物制药数据的自定义方程表面拟合

平滑和插值

使用插值来估计已知数据点之间的值，并使用平滑样条和局部回归来拟合平滑数据。

插值

拟合插值曲线或曲面，估计已知数据点之间的值。

插值技术概述
插值方法
选择插值匹配
线性插值模型比较。

线性插值模型比较。

平滑

平滑数据与移动平均，平滑样条，和局部回归。

曲线拟合工具箱中的平滑函数
平滑技术概述
立方平滑样条函数
适合光滑表面调查燃油效率
非参数拟合(开场)
燃油效率调查中模型数据与表格数据的差异。

燃油效率调查中模型数据与表格数据的差异。

后处理

拟合曲线或曲面后，使用后处理方法绘制拟合图。分析它是否准确，估计置信区间，计算积分和导数。

比较和评估适合度

创建多个拟合，比较图形和数值结果，以及拟合优度统计。使用验证数据来优化您的适合度。

曲线拟合工具箱中的后处理函数
比较适合在曲线拟合App
置信度和预测界限
评估拟合优度
在曲线拟合应用程序创建多个适合。

在曲线拟合应用程序创建多个适合。

策划

自定义绘图并执行额外的分析，如异常值、残差、置信区间、积分和导数。

探索和定制情节
评估曲线拟合
删除离群值
残留分析
区分和整合适合
显示和自定义情节。

显示和自定义情节。

样条函数

构造有或没有数据的样条曲线。控制高级样条操作，包括断裂/结操作、最佳结位置和数据点加权。

拟合样条到数据

拟合各种样条到数据，包括具有各种结束条件的三次样条和光滑样条，用于曲线、曲面和高维对象。

引入样条拟合
如何构造样条曲线
利用张量积样条逼近
用样条曲线拟合钛测试数据
三次样条插值
用样条曲线拟合钛测试数据。

用样条曲线拟合钛测试数据。

b样条，有理样条和NURBS

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。

b样条和平滑样条
多元和有理样条
NURBS和其他理性样条
构造二维和三维样条曲线
用搭配法求解带边界层的非线性常微分方程
三维样条。

三维样条。

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