Постройте cfit или sfit объект
Примечание
Эти синтаксисы доступны для поверхностей или sfit объекты.
plot( строит sfit)sfit возразите в области значений текущей системы координат, если таковые имеются, или в противном случае в области значений, сохраненной в подгонке.
H = plot( выбирает который способ построить поверхностный подходящий объект sfit, ..., Name,Value)sfit.
H = plot( возвращает вектор из указателей нанесенных на график объектов.sfit, ...)
plot(cfit, строит предиктор и данные об ответе с помощью цвета, символа маркера и стиля линии, заданного x,y,DataLineSpec)DataLineSpec вектор символа форматирования.
plot( графики cfit,FitLineSpec,x,y,DataLineSpec)fun с помощью цвета символ маркера и стиль линии заданы FitLineSpec вектор символа форматирования и графики x и y с помощью цвета символ маркера и стиль линии заданы DataLineSpec вектор символа форматирования.
plot( отображает на графике данные, обозначенные cfit,x,y,outliers)outliers в различном цвете. outliers может быть выражение, описывающее логический вектор, например, x > 10, вектор из целых чисел, индексирующих точки, вы хотите исключить, например, [1 10 25], или логический массив, где true представляет выброс. Можно создать массив с excludedata.
plot( графики cfit,x,y,outliers,OutlierLineSpec)outliers с помощью цвета символ маркера и стиль линии заданы OutlierLineSpec.
plot(..., использует тип графика, заданный ptype,...)ptype.
Примечание
Этот синтаксис доступен и для кривых и для поверхностей.
Типы графика могут быть одним или несколько с несколькими типами графика, заданными как массив ячеек из символьных векторов. С одним типом графика, plot чертит к текущей системе координат и может использоваться с командами как hold и subplot. С несколькими типами графика, plot создает подграфики для каждого типа графика.
H = plot(...)
plot функцияВ этом примере показано, как отобразить на графике данные, выбросы, и результаты трех подгонок возражают с различными цветами и стилями линии.
Создайте базовый синусоидальный сигнал.
xdata = (0:0.1:2*pi)'; y0 = sin(xdata);
Добавьте шум в сигнал с непостоянным отклонением.
% Response-dependent Gaussian noise gnoise = y0.*randn(size(y0)); % Salt-and-pepper noise spnoise = zeros(size(y0)); p = randperm(length(y0)); sppoints = p(1:round(length(p)/5)); spnoise(sppoints) = 5*sign(y0(sppoints)); ydata = y0 + gnoise + spnoise;
Соответствуйте зашумленным данным базовой синусоидальной моделью.
f = fittype('a*sin(b*x)'); fit1 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1]);
Идентифицируйте “выбросы” как точки на расстоянии, больше, чем 1,5 стандартных отклонения от базовой модели, и переоборудуйте данные исключенными выбросами.
fdata = feval(fit1,xdata); I = abs(fdata - ydata) > 1.5*std(ydata); outliers = excludedata(xdata,ydata,'indices',I); fit2 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],... 'Exclude',outliers);
Сравните эффект исключения выбросов с эффектом предоставления их понижают bisquare вес в устойчивой подгонке.
fit3 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],'Robust','on');
Отобразите на графике данные, выбросы и результаты подгонок.
plot(fit1,'r-',xdata,ydata,'k.',outliers,'m*') hold on plot(fit2,'c--') plot(fit3,'b:') xlim([0 2*pi])
Постройте остаточные значения для двух подгонок, рассмотрев выбросы.
figure plot(fit2,xdata,ydata,'co','residuals') hold on plot(fit3,xdata,ydata,'bx','residuals') hold off
Загрузите данные и соответствуйте Гауссову, исключая некоторые данные с выражением, затем постройте подгонку, данные и исключенные точки.
[x, y] = titanium; f1 = fit(x',y','gauss2', 'Exclude', x<800); plot(f1,x,y,x<800)
