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fittype
곡선과곡면피팅을위한피팅유형
구문
설명
aFittype= fittype（libraryModelName)libraryModelName으로지정된모델에대한fittype객체aFittype을만듭니다。
aFittype= fittype（linearModelTerms)linearModelTerms에정의된항을갖는사용자지정선형모델에대한피팅유형을만듭니다。항은문자형벡터로구성된셀형배열표현식으로지정합니다。
aFittype= fittype（linearModelTerms,名称,值)名称,值쌍의인수로지정된추가옵션을사용하여피팅유형을생성합니다。
aFittype= fittype（anonymousFunction)anonymousFunction으로지정된모델에대한피팅유형을만듭니다。
aFittype= fittype（anonymousFunction,名称,值)名称,值쌍의인수로지정된추가옵션을사용하여피팅유형을생성합니다。
예제
라이브러리모델에대한피팅유형만들기
라이브러리모델이름을지정하여피팅유형을생성합니다。
3차다항식라이브러리모델에대한fittype객체를생성합니다。
f = fittype (“poly3”)
f =线性模型Poly3: f(p1,p2,p3,p4,x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4
라이브러리모델rat33(분자와분모모두3차로이루어진유리모델)에대해피팅유형을생성합니다。
f = fittype (“rat33”)
f =一般模型Rat33: f(p1,p2,p3,p4,q1,q2,q3,x) = (p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4) / (x^3 + q1*x^2 + q2*x + q3)
라이브러리모델이름목록은libraryModelName을참조하십시오。
사용자지정선형모델만들기
선형피팅알고리즘을사용하려면항으로구성된셀형배열을지정하십시오。
a*x + b*sin(x) + c라는fittype에입력해야하는선형모델항을식별합니다。모델은一个,b,c에서선형입니다。모델에는x,的sin（x）,1(C = C * 1이므로）이라는3개항이있습니다。이모델을지정하려면항으로구성된셀형배열LinearModelTerms = {“x”,“sin (x)”, ' 1 '}을사용하십시오。
선형모델항으로구성된셀형배열을fittype에대한입력값으로사용합니다。
英尺= fittype（{“x”,“sin (x)”,' 1 '}）
ft =线性模型:ft(a,b,c,x) = a*x + b*sin(x) + c
a * cos (x) + b에대한선형모델피팅유형을만듭니다。
ft2 = fittype ({“cos (x)”,' 1 '}）
ft2 =线性模型:ft2(a,b,x) = a*cos(x) + b
피팅유형을다시만들고계수이름을지정합니다。
发生= fittype ({“cos (x)”,' 1 '}，“系数”,{“a1”,“a2”}）
立方英尺=线性模型：立方英尺（A1，A2，X）= A1 * cos（x）的+ A2
사용자지정비선형모델을만들고문제파라미터와독립변수지정하기
문제종속적인파라미터와독립변수를지정하여사용자지정비선형모델에대한피팅유형을만듭니다。
n을문제종속적인파라미터로지정하고u를독립변수로지정하여사용자지정비선형모델에대한피팅유형을만듭니다。
g = fittype (“* u + b * exp (n * u)”,…“问题”,'N',…“独立”,“u”)
g =一般模型:g(a,b,n,u) = a*u+b*exp(n*u)
时间을독립변수로지정하여사용자지정비선형모델에대한피팅유형을만듭니다。
g = fittype (“* ^ 2 + b *时间+ c”,“独立”,“时间”,“依赖”,“高度”)
克=一般模型：G（A，B，C，时间）= A *时间^ 2 + b *的时间+ C
일부데이터에대한로그피팅에대해피팅유형을만들고,그피팅유형을사용하여피팅을만들고,피팅을플로팅합니다。
X = linspace（1100）;Y = 5 + 7 *日志（X）;myfittype = fittype（“a + b *日志(x)”,…“依赖”,{“y”}，“独立”,{“x”}，…“系数”,{“一个”,“b”}）
myfittype =一般模型:myfittype(a,b,x) = a + b*log(x)
myfit =适合(x, y, myfittype)
警告：未提供起点，选择随机起点。
myfit =一般模型:myfit(x) = a + b*log(x)系数(95%置信限):a = 5 (5,5) b = 7 (7,7)
情节（myfit，X，Y）
모델표현식에MATLAB명령을지정할수있으며00파일로도지정할수있습니다。
파일로정의된곡선피팅하기
파일에함수를정의하고이를사용하여피팅유형을만든후곡선을피팅합니다。
함수를MATLAB파일에정의합니다。
函数y = piecewiseLine (x, a, b, c, d, k)由两部分组成的线那不是连续的。y = 0(大小(x));这个例子包括一个for循环和if语句纯粹用于举例目的。为i = 1:长度(x)如果x(i) < k, y(i) = a + b。* *(我);其他的Y（I）= C + d * X（I）。;结束结束结束
파일을저장합니다。
일부데이터를정의하고，함수piecewiseLine을지정하여피팅유형을만들고,피팅유형英国《金融时报》를사용하여피팅을만들고,결과를플로팅합니다。
x = [0.81; 0.91; 0.13; 0.91; 0.63; 0.098; 0.28; 0.55;…0.96;0.96;0.16;0.97;0.96);y = [0.17; 0.12; 0.16; 0.0035; 0.37; 0.082; 0.34; 0.56;…0.15; -0.046; 0.17; -0.091; -0.071];英尺= fittype（'piecewiseLine(x, a, b, c, d, k)'f = fit(x, y, ft，曾经繁荣的，[1，0，1，0，0.5]）曲线图（F，X，Y）
사용자지정선형모델만들기
선형피팅알고리즘을사용하려면항으로구성된셀형배열을지정하십시오。
a*x + b*sin(x) + c라는fittype에입력해야하는선형모델항을식별합니다。모델은一个,b,c에서선형입니다。모델에는x,的sin（x）,1(C = C * 1이므로）이라는3개항이있습니다。이모델을지정하려면항으로구성된셀형배열LinearModelTerms = {“x”,“sin (x)”, ' 1 '}을사용하십시오。
선형모델항으로구성된셀형배열을fittype에대한입력값으로사용합니다。
英尺= fittype（{“x”,“sin (x)”,' 1 '}）
ft =线性模型:ft(a,b,c,x) = a*x + b*sin(x) + c
a * cos (x) + b에대한선형모델피팅유형을만듭니다。
ft2 = fittype ({“cos (x)”,' 1 '}）
ft2 =线性模型:ft2(a,b,x) = a*cos(x) + b
피팅유형을다시만들고계수이름을지정합니다。
发生= fittype ({“cos (x)”,' 1 '}，“系数”,{“a1”,“a2”}）
立方英尺=线性模型：立方英尺（A1，A2，X）= A1 * cos（x）的+ A2
익명함수를사용하여피팅유형만들기
익명함수를사용하여피팅유형을만듭니다。
g = fittype(@(a, b, c, x) a*x。^ 2 + b * x + c)
익명함수를사용하여피팅유형을만들고독립파라미터와종속파라미터를지정합니다。
g = fittype (@ (a, b, c, d, x, y) * x ^ 2 + b * x + c * exp (…——(y-d)。^ 2),“独立”,{“x”,“y”}，…“依赖”,“z”);
익명함수를사용하여곡면에대한피팅유형을만들고독립파라미터와종속파라미터,그리고나중에适合을호출할때지정할문제파라미터를지정합니다。
g = fittype(@(a,b,c,d,x,y) a*x。^ 2 + b * x + c * exp (- (y-d)。^ 2),…“问题”,{“c”,' d '}，“独立”,{“x”,“y”}，…“依赖”,“z”);
익명함수를사용하여피팅으로작업공간데이터전달하기
익명함수를사용하여작업공간데이터를fittype함수와适合함수로전달합니다。
年代형태곡선을만들고플로팅합니다。나중단계에서는일부데이터를피팅하기위해이곡선을늘리고이동할것입니다。
％断点。x = (0:0.1:1)。';曲线的百分比高度在断点。(y = 0;0;0.04;0.1;0.2;0.5;0.8;0.9;0.96;1; 1];%绘制s形曲线。xi = linspace(0,1,241);plot(xi, interp1(xs, ys, xi，“pchip”),“线宽”2) hold住在情节(x, y,'O',“MarkerFaceColor”,“r”)举行从标题S曲线
곡선절점(xs）과절점에서의곡선높이（y)에대한값을작업공간에서가져와익명함수를사용하여피팅유형을만듭니다。계수는b와(밑변)h（높이）입니다。
英尺= fittype（@（B，H，X）interp1（XS，B + H * YS，X，“pchip”))
샘플계수값으로밑변b = 1.1과높이h = -0.8을지정하여fittype을플로팅합니다。
plot(xi, ft(1.1， -0.8, xi)，“线宽”2)标题'Fittype, b=1.1, h=-0.8'
데이터를불러오고,작업공간값을사용해만든피팅유형英国《金融时报》를사용하여피팅합니다。
加载一些数据xdata = [0.012; 0.054; 0.13; 0.16; 0.31; 0.34; 0.47; 0.53; 0.53;…0.57;0.78;0.79;0.93);ydata = [0.78; 0.87; 1; 1.1; 0.96; 0.88; 0.56; 0.5; 0.5; 0.5; 0.63;…0.62;0.39);根据数据拟合曲线f = fit(xdata, ydata, ft，“开始”， [0,1])%情节适合地块（F，XDATA，YDATA）称号“安装s曲线”
익명함수를사용하여문제파라미터와작업공간변수로작업하기
이예제에서는익명함수와문제파라미터를사용하는것과익명함수와작업공간변수를사용하는것간의차이를보여줍니다。
데이터를불러오고,문제파라미터와함께익명함수를사용하여곡선에대한피팅유형을만들고,문제파라미터를지정하여适合을호출합니다。
加载一些数据。XDATA = [0.098; 0.13; 0.16; 0.28; 0.55; 0.63; 0.81; 0.91; 0.91;…0.96;0.96;0.96;0.97);ydata = [0.52; 0.53; 0.53; 0.48; 0.33; 0.36; 0.39; 0.28; 0.28;…0.21;0.21;0.21;0.2);创建一个具有问题参数的fittype。G = fittype（@（A，B，C，X）的a * X ^ 2 + B * X + C，“问题”,“c”)％检查系数。观察c不为系数。coeffnames（克）%检查参数。注意，c是一个参数。argnames (g)调用fit并指定c的值。f1 = fit(xdata, ydata, g，“问题”0,曾经繁荣的， [1,2])注意:在调用中指定要适合的起始点避免关于随机起点的警告消息并确保结果的重复性。再次调用fit并指定不同的c值，去买一件新的。f2 =拟合(xdata, ydata, g，“问题”,1“开始”， [1,2])%的阴谋的结果。观察指定的c常数不要做一个很合适的。plot(f1, xdata, ydata)保持在情节(f2,“b”)举行从
위예제를수정하여문제파라미터를사용하는대신변수에대한작업공간값을사용하여동일한피팅을만듭니다。동일한데이터를사용하여,변수c에대한작업공간값과함께익명함수를사용하여곡선에대한피팅유형을만듭니다。
％从参数列表中删除℃。试一试g = fittype(@(a,b,x) a*x。^ 2 + b * x + c)抓e disp (e。消息)结束%观察错误，因为现在c是未定义的。%定义c并创建fittype:c = 0;g1 = fittype(@(a,b,x) a*x)^ 2 + b * x + c)调用fit(现在不需要指定问题参数)。F1 =拟合（XDATA，YDATA，G1，曾经繁荣的， [1,2])请注意，此f1与上面的f1相同。要更改c的值，请重新创建fittype。c = 1;g2 = fittype(@(a,b,x) a*x。^ 2 + b * x + c)%使用c = 1f2 = fit(xdata, ydata, g2，曾经繁荣的， [1,2])％注意，这f2是与上述相同的F2。%绘制结果plot(f1, xdata, ydata)保持在情节(f2,“b”)举行从
입력인수
출력인수
세부정보
알고리즘
피팅유형표현식입력값이문자형벡터이거나익명함수이면이툴박스는비선형피팅알고리즘을사용하여모델을데이터에피팅합니다。
피팅유형표현식입력값이항으로구성된셀형배열이면이툴박스는선형피팅알고리즘을사용하여모델을데이터에피팅합니다。
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