График cfit или sfit объект
Примечание
Эти синтаксисы доступны для поверхностей или sfit объекты.
plot( строит графики sfit)sfit объект в области значений текущей системы координат, если таковые имеются, или иным образом в области значений, сохраненных в подгонке.
H = plot( выбирает, какой способ построить график объекта аппроксимации поверхности sfit, ..., Name,Value)sfit.
H = plot( возвращает вектор указателей нанесенных на график объектов.sfit, ...)
plot(cfit, Строит графики предиктора и данных отклика с помощью цвета, символа маркера и стиля линии, заданного x,y,DataLineSpec)DataLineSpec форматирование вектора символов.
plot( графики cfit,FitLineSpec,x,y,DataLineSpec)fun использование цвета, символа маркера и стиля линии, заданного FitLineSpec форматирование вектора символов и графиков x и y использование цвета, символа маркера и стиля линии, заданного DataLineSpec форматирование вектора символов.
plot( графики данных, обозначенных cfit,x,y,outliers)outliers в другом цвете. outliers может быть выражением, описывающим логический вектор, например x > 10вектор из целых чисел, индексирующий точки, которые вы хотите исключить, например [1 10 25], или логический массив, где true представляет собой выбросы. Вы можете создать массив с excludedata.
plot( графики cfit,x,y,outliers,OutlierLineSpec)outliers использование цвета, символа маркера и стиля линии, заданного OutlierLineSpec.
plot(..., использует тип графика, заданный как ptype,...)ptype.
Примечание
Этот синтаксис доступен как для кривых, так и для поверхностей.
Типы plot могут быть одинарными или несколькими, с несколькими типами plot, заданными как массив ячеек из векторов символов. С одним типом графика, plot притягивает к текущей системе координат и может использоваться с такими командами, как hold и subplot. С несколькими типами графиков, plot создает подграфики для каждого типа графика.
H = plot(...)
plot функцияВ этом примере показано, как построить графики данных, выбросов и результатов трех объектов подгонки с различными цветами и стилями линии.
Создайте базовый синусоидальный сигнал.
xdata = (0:0.1:2*pi)'; y0 = sin(xdata);
Добавьте шум к сигналу 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;
Подгонка зашумленных данных с помощью базовой синусоидальной модели.
f = fittype('a*sin(b*x)'); fit1 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1]);
Идентифицируйте «выбросы» как точки на расстоянии, больше 1,5 стандартных отклонений от базовой модели, и обновляйте данные с 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 придания им меньшего веса bisquare в устойчивой подгонке.
fit3 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],'Robust','on');
Постройте график данных, выбросов и результатов подгонки.
plot(fit1,'r-',xdata,ydata,'k.',outliers,'m*') hold on plot(fit2,'c--') plot(fit3,'b:') xlim([0 2*pi])
Постройте график невязок для двух подгонка с учетом выбросов.
figure plot(fit2,xdata,ydata,'co','residuals') hold on plot(fit3,xdata,ydata,'bx','residuals') hold off
Загрузите данные и подгоните Гауссов, исключая некоторые данные с выражением, затем постройте график подгонки, данных и исключенных точек.
[x, y] = titanium; f1 = fit(x',y','gauss2', 'Exclude', x<800); plot(f1,x,y,x<800)
