曲线拟合工具箱

曲线拟合工具箱

使用回归、插值和平滑将曲线和曲面拟合到数据

开始:

曲线拟合程序

从MATLAB工作区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。

曲面拟合

使用曲线拟合应用程序或命令行函数拟合曲面。

使用曲线拟合应用程序进行曲面拟合。

线性与非线性回归

用线性和非线性回归建立一个连续响应变量的预测函数模型。

线性拟合

通过从标准回归模型中选择或使用自定义方程应用线性回归。所有标准回归模型都包括优化的解算器参数和起始条件,以提高拟合质量。

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。

用自定义方程对生物制药数据进行曲面拟合

平滑和插值

使用插值估计已知数据点之间的值,并使用平滑样条曲线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。

燃油效率研究中模型数据与表数据的差异。

后处理

拟合曲线或曲面后,使用后处理方法绘制拟合曲线或曲面。分析它是否准确,估计置信区间,并计算积分和导数。

比较和评估适合度

创建多个拟合,比较图形和数字结果,以及拟合优度统计。使用验证数据来优化您的匹配。

在曲线拟合应用程序中创建多次拟合。

策划

定制绘图并执行额外的分析,如离群值、残差、置信区间、积分和导数。

显示和自定义绘图。

样条曲线

构造带或不带数据的样条曲线。控制高级样条线操作,包括打断/节点操纵、最佳节点放置和数据点权重。

将样条曲线拟合到数据

为曲线、曲面和高维对象将各种样条曲线拟合到数据,包括具有各种端点条件的三次样条曲线和平滑样条曲线。

样条拟合钛测试数据。

B样条曲线、有理样条曲线和NURBS

创建b样条和均匀和非均匀有理样条(NURBS)用于复杂曲面的分析。

三维样条。