Сгенерируйте код и экспортируйте подгонку в рабочую область

Генерация кода из приложения Аппроксимирование Кривыми

Можно сгенерировать и использовать MATLAB^® код из интерактивного сеанса в приложении Аппроксимирование Кривыми. Таким образом, можно преобразовать интерактивный анализ в переиспользуемые функции для пакетной обработки нескольких наборов данных. Можно использовать сгенерированный файл без изменений, или можно отредактировать и настроить файл по мере необходимости.

Чтобы сгенерировать код для всех подгонок и графиков в вашем Аппроксимировании кривыми приложении сеанса выполните следующие шаги:

Выберите File > Generate Code.
Приложение Аппроксимирование Кривыми генерирует код из вашего сеанса и отображает файл в редакторе MATLAB. Файл включает все подгонки и графики в текущем сеансе. Файл содержит следующую информацию:
- Имена подгонок и их переменные
- Подгонка настроек и опций
- Графики
- Объекты и методы аппроксимации кривых и поверхностей, используемые для создания аппроксимаций:
  - Массив ячеек cfit или sfit объекты, представляющие аппроксимацию
  - Массив структур с информацией качества подгонки.
Сохраните файл.

Чтобы воссоздать свои модели и графики, вызовите файл из командной строки с исходными данными в качестве входных параметров. Можно также вызвать файл с новыми данными.

Для примера введите:

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

где a, b, и c Ваши имена переменных и myFileName - имя файла.

Вызов файла из командной строки не воссоздает приложение Аппроксимирование Кривыми и сеанс. Когда вы вызываете файл, вы получаете те же графики, что и в вашем Аппроксимировании кривыми приложении сеанса в стандартных графических окнах MATLAB. Есть одно окно для каждой подгонки. Для примера, если ваша подгонка в приложении Аппроксимирования кривыми сеанса отображены основные, остаточные и контурные графики, все три графика появляются в одну фигуру окне.

Аппроксимирование кривыми функции

Кривая и поверхность подгоняют объекты (cfit и sfit) хранить результаты операции аппроксимации, облегчая построение и анализ подгонок в командной строке.

Чтобы узнать о доступных функциях для работы с подгонкой, см. «Кривая» и «Поверхностный подбор кривой».

Экспорт подгонки в рабочую область

Чтобы экспортировать подгонку в рабочее пространство MATLAB, выполните следующие шаги:

Выберите подгонку и сохраните ее в рабочем пространстве MATLAB одним из следующих методов:
- Щелкните правой кнопкой мыши фитинг, указанный в таблице подгонки, и выберите Сохранить myfitname к Рабочей области
- Выберите рисунок подгонки в приложении Аппроксимирование Кривыми и выберите Fit > Save to Workspace.
Откроется диалоговое окно Сохранить подгонку в рабочем пространстве MATLAB (Save Fit to MATLAB Workspace).
Отредактируйте имена соответствующим образом. Если вы ранее экспортировали подгонку, тулбокс автоматически добавляет пронумерованный суффикс к именам по умолчанию, так что нет опасности перезаписи.
Выберите опции для экспорта, установив флажки. Опции флажка следующие:
- Сохраните подгонку в объект MATLAB с именем fittedmodel - Эта опция создает cfit или sfit объект, который инкапсулирует результат подбора кривой кривой или поверхности к данным. Можно изучить коэффициенты аппроксимации 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)
```
  Вы также можете лечить cfit или sfit объект как функция для предсказания или вычисления подгонки значениям X (или X и Y). См. cfit и sfit страница с описанием.
- Сохраните качество подгонки в struct MATLAB с именем 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 выход подгонки в struct MATLAB с именем output - Эта опция создает массив структур, который содержит такую информацию, как количество наблюдений и параметров, невязки и так далее. Для примера:
```
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 Output массивы являются выходами fit функция. См. fit страница с описанием.
Щелкните OK, чтобы сохранить опции модели в рабочей области.

После сохранения подгонки в рабочей области можно использовать функции постобработки модели. Для получения примера смотрите Анализ наилучшей подгонки в рабочей области. Для получения дополнительной информации и списка функций смотрите Подгонка постобработки.

Документация