平滑
适合使用平滑样条函数和局部回归,平滑的数据与移动平均线和其他过滤器
平滑是一个减少噪音的方法在一个数据集。曲线拟合工具箱™可以平滑的数据使用移动平均等方法,Savitzky-Golay过滤和洛斯模型或拟合平滑样条。
平滑数据交互使用曲线更健康应用程序或在命令行中使用光滑的函数。为一个例子,演示如何平滑的数据,看看光滑的表面适合调查燃料效率。
应用程序
| 曲线更健康 | 适合数据曲线和表面 |
功能
datastats |
数据统计 |
excludedata |
排除数据符合 |
适合 |
适合数据曲线或曲面 |
fittype |
适合类型曲线和曲面拟合 |
fitoptions |
创建或修改合适的选择对象 |
得到 |
得到符合选项结构属性的名称和值 |
集 |
在合适的选项赋值的结构 |
光滑的 |
平滑的响应数据 |
prepareCurveData |
准备曲线拟合数据输入 |
prepareSurfaceData |
准备表面拟合数据输入 |
主题
- 平滑样条函数
适合平滑样条函数的曲线或健康应用
适合通过数据并指定函数来创建一个平滑的曲线平滑。 - 洛斯平滑
光滑的表面适合你的健康应用程序或数据曲线
适合利用洛斯模型函数。 - 滤波和平滑的数据
使用
光滑的函数平滑响应数据,使用移动平均方法,Savitzky-Golay过滤器,和当地的回归和没有重量和健壮性(洛斯,黄土,rlowess和rloess)。 - 光滑的表面适合调查燃料效率
这个例子展示了如何使用曲线拟合工具箱™适合一些汽车数据的响应面调查燃料效率。
- 非参数拟合
执行非参数拟合,以创建平滑的曲线或表面通过数据interpolants和平滑样条函数。
