曲线拟合工具箱

曲线拟合工具箱

使用回归、插值和平滑来拟合曲线和曲面到数据

开始:

曲线拟合应用程序

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。

面拟合

使用曲线拟合应用程序或命令行拟合功能拟合曲面。

使用曲线拟合应用程序进行曲面拟合。

线性和非线性回归

使用线性和非线性回归将连续响应变量建模为预测因子的函数。

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含优化的求解参数和初始条件,以提高拟合质量。

线性回归技术概述。

非线性拟合

使用指数、傅立叶级数、幂级数、高斯和标准模型应用非线性参数回归。

生物制药数据的自定义方程表面拟合

平滑与插值

利用插值估计已知数据点之间的值,并利用平滑样条和局部回归拟合平滑数据。

插值

拟合插值曲线或曲面,并估计已知数据点之间的值。

比较线性插值模型。

调查燃油效率时模型和表格数据之间的差异。

后处理

拟合曲线或曲面后,使用后处理方法绘制拟合。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

创建多重拟合,比较图形和数字结果,以及拟合优度统计。使用验证数据优化拟合。

在曲线拟合应用程序中创建多个拟合。

策划

自定义绘图并执行其他分析,如异常值、残差、置信区间、积分和导数。

显示和自定义绘图。

样条函数

构造带或不带数据的样条。控制高级样条操作,包括破/结操作,最优的结放置,和数据点加权。

样条与数据的拟合

适合各种样条到数据,包括三次和光滑样条与各种结束条件,曲线,表面,和更高维度的对象。

将样条曲线拟合到钛测试数据。

b样条,有理样条和NURBS

创建B样条曲线以及用于分析复杂曲面的均匀和非均匀有理样条曲线(NURBS)。

三维样条曲线。