exponenta event banner

Список библиотечных моделей для кривых и поверхностных Подборов кривой

Использование библиотечных моделей для подгонки данных

Можно использовать библиотеку моделей Curve Fitting Toolbox™ для подгонки данных с fit функция. Вы используете имена библиотечной модели как входные параметры в fit, fitoptions, и fittype функций.

Типы библиотечных моделей

В следующих таблицах описываются типы библиотечной модели для кривых и поверхностей.

  • Используйте ссылки в таблице для примеров и подробной информации о каждом типе библиотеки.

  • Если вы хотите получить быструю ссылку на имена моделей для входных параметров fit function, see Model Names and Equations.

Типы библиотечной модели для кривых

Описание

distribution

Модели распределения, такие как Weibull. См. «Распределения Вейбула».

exponential

Экспоненциальная функция и сумма двух экспоненциальных функций. См. Экспоненциальные модели.

fourier

До восьми членов серии Фурье. См. Серия Фурье.

gaussian

Сумма до восьми Гауссовых моделей. См. Гауссовы модели.

interpolant

Интерполяция моделей, включая линейный, ближайший соседний, кубический сплайн и кубический сплайн с сохранением формы. См. «Непараметрический подбор кривой».

polynomial

Полиномиальные модели, до девятой степени. См. Полиномиальные модели.

power

Степень и сумма двух функций степени. См. раздел Степени Series.

rational

Рациональные модели уравнений до 5-й степени/5-й степени (т.е. до 5 степени как в числителе, так и в знаменателе). См. Рациональные полиномы.

sin

Сумма до восьми sin. См. «Сумма моделей синусов».

spline

Кубические сплайн и сглаживание сплайн модели. См. «Непараметрический подбор кривой».

Типы библиотечной модели для поверхностей

Описание

interpolant

Интерполяция моделей, включая линейную, ближайшую соседнюю, кубическую сплайн, бигармоническую и тонкопластинчатую сплайн интерполяцию. См. «Методы интерполяции».

lowess

Низкие модели сглаживания. См. Lowess Сглаживание.

polynomial

Полиномиальные модели, до пятой степени. См. Полиномиальные модели.

Имена моделей и уравнения

Чтобы задать модель, которую вы хотите подогнать, смотрите в следующих таблицах имя модели, которая будет использоваться в качестве входного параметра к fit функция. Для примера задать квадратичную кривую с именем модели "poly2” :

f = fit(x, y,  'poly2')

Имена полиномиальных моделей и уравнения

Примеры имен полиномиальных моделей для кривыхУравнения
poly1Y = p1*x+p2
poly2Y = p1*x^2+p2*x+p3
poly3Y = p1*x^3+p2*x^2+...+p4
... и т.д., до poly9Y = p1*x^9+p2*x^8+...+p10

Для полиномиальных поверхностей имена модели являются 'poly ij', где i - степень в x и j - степень y. Максимум для обоих i и j - пять. Степень полинома является максимальной из i и j. Степень x в каждом члене будет меньше или равной i, и степень y в каждом члене будет меньше или равной j. Смотрите следующую таблицу для некоторых примеров имен моделей и уравнений, многих потенциальных примеров.

Примеры имен полиномиальных моделей для поверхностейУравнения
poly21Z = p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y
poly13 Z = p00 + p10*x + p01*y + p11*x*y + p02*y^2 + p12*x*y^2 + p03*y^3
poly55 Z = p00 + p10*x + p01*y +...+ p14*x*y^4 + p05*y^5

Имя и уравнение модели распределения

Имена моделей распределенияУравнения
weibullY = a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b)

Экспоненциальные имена моделей и уравнения

Экспоненциальные имена моделейУравнения
exp1Y = a*exp(b*x)
exp2Y = a*exp(b*x)+c*exp(d*x)

Имена и уравнения модели Фурье-ряда

Имена моделей Фурье-рядаУравнения
fourier1Y = a0+a1*cos(x*p)+b1*sin(x*p)
fourier2Y = a0+a1*cos(x*p)+b1*sin(x*p)+a2*cos(2*x*p)+b2*sin(2*x*p)
fourier3Y = a0+a1*cos(x*p)+b1*sin(x*p)+...+a3*cos(3*x*p)+b3*sin(3*x*p)
... и т.д., до fourier8 Y = a0+a1*cos(x*p)+b1*sin(x*p)+...+a8*cos(8*x*p)+b8*sin(8*x*p)

Где p = 2*pi/(max(xdata)-min(xdata)).

Имена и уравнения Гауссовой модели

Имена Гауссовых моделейУравнения
gauss1Y = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)
gauss2Y = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+a2*exp(-((x-b2)/c2)^2)
gauss3Y = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+...+a3*exp(-((x-b3)/c3)^2)
... и т.д., до gauss8 Y = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2)+...+a8*exp(-((x-b8)/c8)^2)

Имена и уравнения модели степени

Имена модели степениУравнения
power1Y = a*x^b
power2Y = a*x^b+c

Рациональные имена моделей и уравнения

Рациональные модели являются полиномами над полиномами с начальным коэффициентом знаменателя, установленным на 1. Имена моделей ratij, где i - степень числителя, а j - степень знаменателя. Степени доходят до пяти как для числителя, так и для знаменателя.

Примеры рациональных модельных ИменУравнения
rat02Y = (p1)/(x^2+q1*x+q2)
rat21Y = (p1*x^2+p2*x+p3)/(x+q1)
rat55Y = (p1*x^5+...+p6)/(x^5+...+q5)

Сумма имен и уравнений синусоидальной модели

Сумма имен синусоидальных моделейУравнения
sin1Y = a1*sin(b1*x+c1)
sin2Y = a1*sin(b1*x+c1)+a2*sin(b2*x+c2)
sin3Y = a1*sin(b1*x+c1)+...+a3*sin(b3*x+c3)
... и т.д., до sin8 Y = a1*sin(b1*x+c1)+...+a8*sin(b8*x+c8)

Сплайн Модели имен

Модели сплайна поддерживаются для аппроксимирования кривыми, а не для подбора кривой поверхности.

Сплайн Модели именОписание
cubicsplineКубическая интерполяция сплайна
smoothingsplineСглаживание сплайна

Имена интерполяционных моделей

НапечататьИмена интерполяционных моделейОписание
Кривые и поверхностиlinearinterpЛинейная интерполяция
nearestinterpИнтерполяция по ближайшему соседу
cubicinterpКубическая сплайн интерполяция
Только кривыеpchipinterpКусочно-кубическая эрмитовая (pchip) интерполяция с сохранением формы
Только поверхностиbiharmonicinterp

Бихармоника (MATLAB® griddata) интерполяция

thinplateinterpТонкопластинчатая сплайн интерполяция

Имена модели Lowess

Модели Lowess поддерживаются для поверхностного подбора кривой, а не для аппроксимирования кривыми.

Имена модели LowessОписание
lowessЛокальная линейная регрессия
loessЛокальная квадратичная регрессия