Этот пример показывает, как найти первую и вторую производную подгонку и интеграл подгонки в значениях предиктора.
Создайте базовый синусоидальный сигнал:
xdata = (0:.1:2*pi)'; y0 = sin(xdata);
Добавьте шум в сигнал:
noise = 2*y0.*randn(size(y0)); % Response-dependent noise
ydata = y0 + noise;
Подгонка зашумленных данных с помощью пользовательской синусоидальной модели:
f = fittype('a*sin(b*x)'); fit1 = fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1]);
Найдите производные сглаженной функции в предикторах:
[d1,d2] = differentiate(fit1,xdata);
Постройте график данных, подгонки и производных:
subplot(3,1,1) plot(fit1,xdata,ydata) % cfit plot method subplot(3,1,2) plot(xdata,d1,'m') % double plot method grid on legend('1st derivative') subplot(3,1,3) plot(xdata,d2,'c') % double plot method grid on legend('2nd derivative')
Обратите внимание, что производные также могут быть вычислены и нанесены непосредственно с помощью метода cfit plot, следующим образом. Метод построения графика, однако, не возвращает данные о производных.
plot(fit1,xdata,ydata,{'fit','deriv1','deriv2'})
Найдите интеграл подгонки в предикторах:
int = integrate(fit1,xdata,0);
Постройте график данных, подгонки и интеграла:
subplot(2,1,1) plot(fit1,xdata,ydata) % cfit plot method subplot(2,1,2) plot(xdata,int,'m') % double plot method grid on legend('integral')
Обратите внимание, что интегралы также могут быть вычислены и нанесены непосредственно с помощью метода cfit plot, следующим образом. Метод построения графика, однако, не возвращает данные о интеграле.
plot(fit1,xdata,ydata,{'fit','integral'})
