曲线拟合工具箱

使用回归，插值和平滑的数据拟合曲线和曲面

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曲线配件工具箱™提供一个应用程序并为拟合曲线和曲面到数据的功能。Toolbox允许您执行探索数据分析，预处理和后处理数据，比较候选模型，并删除异常值。您可以使用提供的线性和非线性模型库进行回归分析或指定您自己的自定义方程。图书馆提供优化的求解器参数和启动条件，以提高适合的质量。工具箱还支持非参数建模技术，例如样万博1manbetx条，插值和平滑。

创建合适后，您可以应用各种后处理方法，用于绘制，插值和外推;估计置信区间;并计算积分和衍生物。

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工作区和FIT曲线和曲面导入数据。进行线性和非线性回归和插值。

曲线拟合程序

使用曲线拟合应用程序或命令线适合功能的适合曲线。

与matlab的数据适合
曲线和表面配件工作流程
用于拟合曲线和表面的示例
曲线拟合App概述
如何使用MATLAB中的曲线拟合应用程序进行曲线拟合。
视频长度为3:18。
如何使用Matlab中的曲线拟合应用程序执行曲线拟合

表面配件

使用曲线拟合应用程序或命令行拟合功能拟合曲面。

MATLAB的数据分析和表面配件(42:33)
生成代码和导出适合工作区
表面配件

曲面拟合使用曲线拟合应用程序。

线性与非线性回归

用线性和非线性回归模型将连续响应变量作为预测变量的函数。

线性拟合

通过从标准回归模型或使用自定义方程来应用线性回归。所有标准回归型号包括优化的求解器参数和启动条件，以提高适合质量。

将曲线安装到定制线性型号
多项式曲线配件
线性回归技术概述
最小二乘拟合

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，傅里叶级数，幂级数，高斯，和标准模型。

非线性回归技术综述
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

用自定义方程式拟合到生物制药数据

平滑和插值

使用插值来估计已知数据点之间的值，并使用平滑样条曲线和本地化回归对平滑数据进行拟合。

插值

适合插值曲线或表面，并估计已知数据点之间的值。

插值技术概述
插值方法
选择间隔拟合

比较线性插值模型。

平滑

具有移动平均，平滑样条的平均数据和本地化回归。

曲线拟合工具箱中的平滑功能
平滑技术概述
立方平滑样条函数
适合光滑的表面以研究燃油效率
非参数拟合（4:07）

模型和表数据在研究燃料效率中的差异。

后期处理

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

创建多个匹配，比较图形和数字结果，以及匹配度统计。使用验证数据来优化你的适合度。

曲线拟合工具箱中的后处理功能
比较曲线拟合应用程序的适合
置信和预测界限
评估适合的善良

在曲线拟合应用中创建多个拟合。

绘图

定制绘图并执行其他分析，如异常值、残差、置信区间、积分和导数。

探索和定制图
评估曲线适合
删除异常值
剩余分析
差异化和整合适合

显示和自定义图形。

花样

构建有或没有数据的样条。控制高级样条曲线操作，包括断裂/结操纵，最佳结放置和数据点加权。

拟合样条与数据

适用于数据的各种样条，包括具有各种终端条件的立方和平滑花键，用于曲线，表面和更高的尺寸对象。

引入样条拟合
如何构造样条
张敏产品样条近似值
将样条拟合到钛测试数据
立方样条插值

钛试验数据的样条拟合。

B样条，合理的样条和NURBS

创建b样条和均匀和非均匀有理样条(NURBS)分析复杂曲面。

B样条和平滑花键
多变量和合理的花键
NURBS和其他合理的花键
在2D和3D构建样条曲线
用配置法求解具有边界层的非线性常微分方程

三维样条。

额外的曲线拟合工具箱资源

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