平滑
拟合使用平滑样条和局部回归，平滑数据与移动平均和其他过滤器
平滑是一种降低数据集噪声的方法。曲线拟合工具箱™允许您使用移动平均、Savitzky-Golay过滤器和低成本模型等方法或通过拟合平滑样条来平滑数据。
交互地平滑数据曲线拟合或在命令行中使用光滑的函数。有关如何平滑数据的示例，请参见适合光滑的表面，以调查燃料效率。
应用程序
| 曲线拟合 | 根据数据拟合曲线和曲面 |
功能
datastats |
数据统计 |
excludedata |
从拟合中排除数据 |
适合 |
根据数据拟合曲线或曲面 |
fittype |
适用于曲线和曲面的拟合 |
fitoptions |
创建或修改fit选项对象 |
得到 |
获取合适的选项结构属性名和值 |
集 |
在fit选项结构中分配值 |
光滑的 |
平滑的响应数据 |
prepareCurveData |
为曲线拟合准备数据输入 |
prepareSurfaceData |
为曲面拟合准备数据输入 |
主题
拟合平滑样条曲线的曲线拟合应用程序或与适合函数通过数据创建平滑曲线并指定平滑度。
在曲线拟合应用程序或与您的数据光滑表面适合函数使用低成本模型。
使用光滑的使用移动平均、Savitzky-Golay过滤器和局部回归的方法(有和没有权值和鲁棒性)(洛斯,黄土,rlowess和rloess)。
这个例子展示了如何使用曲线拟合工具箱™来拟合一些汽车数据的响应面，以研究燃料效率。
非参数拟合通过插值和平滑样条数据来创建平滑的曲线或曲面。
特色的例子
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