Сгенерируйте код и экспортируйте подгонки к рабочей области

Генерация кода из приложения Curve Fitting

Можно сгенерировать и использовать код MATLAB^® от интерактивного сеанса в приложении Curve Fitting. Таким образом можно преобразовать интерактивный анализ в допускающие повторное использование функции для пакетной обработки данных нескольких наборов данных. Можно использовать сгенерированный файл без модификации, или можно отредактировать и настроить файл по мере необходимости.

Чтобы сгенерировать код для всех подгонок и графики в вашем сеансе приложения Curve Fitting выполняют эти шаги:

Выберите File> Generate Code.
Приложение Curve Fitting генерирует код от вашего сеанса и отображает файл в редакторе MATLAB. Файл включает все подгонки и графики в вашем текущем сеансе. Файл получает следующую информацию:
- Имена подгонок и их переменных
- Подходящие настройки и опции
- Plots
- Изогнитесь и появитесь, соответствуя объектам, и методы раньше создавали подгонки:
  - Массив ячеек cfit или sfit объекты, представляющие подгонки
  - Массив структур с информацией о качестве подгонки.
Сохраните файл.

Чтобы воссоздать ваши подгонки и графики, вызовите файл из командной строки с вашими исходными данными как входные параметры. Также можно вызвать файл с новыми данными.

Например, введите:

[fitresult, gof] = myFileName(a, b, c)

где aB, и c ваши имена переменных и myFileName имя файла.

Вызов файла из командной строки не воссоздает ваше приложение Curve Fitting и сеанс. Когда вы вызываете файл, вы получаете те же графики, которые вы имели на своем сеансе приложения Curve Fitting в стандартных графических окнах MATLAB. Существует одно окно для каждой подгонки. Например, если ваша подгонка на сеансе приложения Curve Fitting отображенное основное, остаточное и контурные графики, все три графика появляются в окне одной фигуры.

Функции Curve Fitting

Кривая и поверхность соответствуют объектам (cfit и sfit) сохраните результаты подходящей операции, дав возможность строить и анализировать подгонки в командной строке.

Чтобы узнать о доступных функциях для работы с подгонками, смотрите Кривую и Поверхностный Подбор кривой.

Экспорт подгонки к рабочей области

Чтобы экспортировать подгонку к рабочему пространству MATLAB, выполните эти шаги:

Выберите подгонку и сохраните ее в рабочее пространство MATLAB с помощью одного из этих методов:
- Щелкните правой кнопкой по подгонке, перечисленной в таблице из Подгонок, и выберите Save myfitname к Рабочей области
- Выберите подходящую фигуру в приложении Curve Fitting и выберите Fit> Save to Workspace.
Диалоговое окно Save Fit to MATLAB Workspace открывается.
Отредактируйте имена как соответствующие. Если вы ранее экспортировали подгонки, тулбокс автоматически добавляет пронумерованный суффикс в имена по умолчанию, таким образом, нет никакой опасности перезаписать их.
Выберите, какие опции вы хотите экспортировать путем устанавливания флажков. Опции флажка следующие:
- Сохраните подгонку к объекту MATLAB, названному fittedmodel — Эта опция создает cfit или sfit объект, который инкапсулирует результат подбора кривой кривой или поверхности к данным. Можно исследовать подходящие коэффициенты в командной строке, например:
```
 fittedmodel
    Linear model Poly22:
       fittedmodel1(x,y) = p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2...
                           + p11*x*y + p02*y^2
     Coefficients (with 95% confidence bounds):
       p00 =       302.1  (247.3, 356.8)
       p10 =       -1395  (-1751, -1039)
       p01 =     0.03525  (0.01899, 0.05151)
       p20 =        1696  (1099, 2293)
       p11 =     -0.1119  (-0.1624, -0.06134)
       p02 =   2.36e-006  (-8.72e-007, 5.593e-006)
```
  Также можно обработать cfit или sfit возразите как функция, чтобы сделать предсказания или оценить подгонку в значениях X (или X и Y). Смотрите cfit и sfit страница с описанием.
- Сохраните качество подгонки в struct MATLAB под названием goodness — Эта опция создает массив структур, который содержит статистическую информацию о подгонке, например:
```
goodness = 
           sse: 0.0234
       rsquare: 0.9369
           dfe: 128
    adjrsquare: 0.9345
          rmse: 0.0135
```
- Сохраните подходящий выход в struct MATLAB под названием output — Эта опция создает массив структур, который содержит информацию, такую как количества наблюдений и параметров, остаточных значений, и так далее. Например:
```
output = 
        numobs: 134
      numparam: 6
     residuals: [134x1 double]
      Jacobian: [134x6 double]
      exitflag: 1
     algorithm: 'QR factorization and solve'
    iterations: 1
```
  Примечание
  Goodness of fit и массивами Output являются выходные параметры fit функция. Смотрите fit страница с описанием.
Нажмите OK, чтобы сохранить подходящие опции в рабочую область.

После того, как вы сохраните свою подгонку к рабочей области, можно использовать подходящие функции постобработки. Для примера смотрите, что Анализ Вашего Лучшего Помещается в Рабочую область. Для получения дополнительной информации и список функций, сочтите целесообразным, Постобработав.

Документация