График cfit или sfit объект
Примечание
Эти синтаксисы доступны для поверхностей или sfit объекты.
plot( строит графики sfit)sfit объект в диапазоне текущих осей, если таковые имеются, или в диапазоне, сохраненном в подгонке.
H = plot( выбор способа печати объекта посадки поверхности sfit, ..., Name,Value)sfit.
H = plot( возвращает вектор дескрипторов выводимых на печать объектов.sfit, ...)
plot(cfit, строит график данных предиктора и ответа с использованием цвета, символа маркера и стиля линии, заданного x,y,DataLineSpec)DataLineSpec форматирование символьного вектора.
plot( сюжеты cfit,FitLineSpec,x,y,DataLineSpec)fun с использованием цвета, обозначения маркера и стиля линии, заданного FitLineSpec форматирование вектора символов и графики x и y с использованием цвета, обозначения маркера и стиля линии, заданного DataLineSpec форматирование символьного вектора.
plot( данные графиков, указанные cfit,x,y,outliers)outliers другого цвета. outliers может быть выражением, описывающим логический вектор, например, x > 10, вектор целых чисел, индексирующий точки, которые требуется исключить, например, [1 10 25]или логический массив, где true представляет отклонение. Можно создать массив с помощью excludedata.
plot( сюжеты cfit,x,y,outliers,OutlierLineSpec)outliers с использованием цвета, обозначения маркера и стиля линии, заданного OutlierLineSpec.
plot(..., использует тип печати, указанный ptype,...)ptype.
Примечание
Этот синтаксис доступен как для кривых, так и для поверхностей.
Типы графика могут быть одинарными или множественными, при этом несколько типов графика указываются как массив ячеек символьных векторов. С одним типом графика, plot рисует к текущим осям и может использоваться с такими командами, как hold и subplot. С несколькими типами печати, plot создает вложенные печати для каждого типа печати.
H = plot(...)
plot функцияВ этом примере показано, как печатать данные, отклонения и результаты для трех объектов посадки с различными цветами и стилями линий.
Создайте синусоидальный сигнал базовой линии.
xdata = (0:0.1:2*pi)'; y0 = sin(xdata);
Добавьте шум к сигналу с непостоянной дисперсией.
% 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;
Совместите шумные данные с базовой синусоидальной моделью.
f = fittype('a*sin(b*x)'); fit1 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1]);
Определите «отклонения» как точки на расстоянии, превышающем 1,5 стандартных отклонения от базовой модели, и измените данные, исключив отклонения.
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 отклонений с эффектом придания им более низкого веса бисквара при надежной посадке.
fit3 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],'Robust','on');
Постройте график данных, отклонений и результатов посадок.
plot(fit1,'r-',xdata,ydata,'k.',outliers,'m*') hold on plot(fit2,'c--') plot(fit3,'b:') xlim([0 2*pi])
Постройте график остатков для двух посадок с учетом отклонений.
figure plot(fit2,xdata,ydata,'co','residuals') hold on plot(fit3,xdata,ydata,'bx','residuals') hold off
Загрузите данные и поместите гауссов, исключая некоторые данные с выражением, затем постройте график аппроксимации, данных и исключенных точек.
[x, y] = titanium; f1 = fit(x',y','gauss2', 'Exclude', x<800); plot(f1,x,y,x<800)
