Подготовьте входы данных к аппроксимированию кривыми
[ преобразует данные, при необходимости, для аппроксимирования кривыми с XOut,YOut]
= prepareCurveData(XIn,YIn)fit функция. prepareCurveData функция преобразует данные следующим образом:
Возвращает данные как столбцы независимо от входных фигур. Ошибка при несоответствии количества элементов. Предупреждать, если количество элементов совпадает, но различаются размеры.
Преобразуйте комплекс в действительный (удалите мнимые части) и предупреждайте об этом преобразовании.
Удаление NaN или Inf из данных и предупредить об этом удалении.
Преобразуйте nondouble в double и предупреждайте об этом преобразовании.
Задайте XIn пустой, если необходимо подгонять кривые для y данных по индексу. Если XIn пуст, тогда XOut является вектором индексов в YOut. fit функция может использовать вектор XOut для x данных, когда есть только y данных.
[ преобразует данные, включая веса (XOut,YOut,WOut]
= prepareCurveData(XIn,YIn,WIn)WIn) для аппроксимирования кривыми с fit функция.
Когда вы генерируете код из приложения Аппроксимирование Кривыми, сгенерированный код включает вызов на prepareCurveData (или prepareSurfaceData для поверхностных подгонок). Можно вызвать сгенерированный файл из командной строки с исходными данными или новыми данными в качестве входных параметров, чтобы воссоздать свои подгонки и графики. Если вы вызываете сгенерированный файл с новыми данными, prepareCurveData функция гарантирует, что вы можете использовать любые данные, которые можно поместить в приложении Аппроксимирование Кривыми, путем изменения, если необходимо, для удвоения столбцов и удаления NaNs, Infs, или мнимые части комплексных чисел.
Следующие команды загружают пример titanium данные, в которых x и y являются векторы-строки. Попытка использовать строки в качестве входов для fit функция вызывает ошибку. The prepareCurveData изменение формы функции x и y к столбцам для использования со fit функция.
[x,y] = titanium(); [x,y] = prepareCurveData(x,y);
Создайте и постройте график подгонки с помощью измененных данных.
f = fit(x,y,'smoothingspline');
plot(f,x,y)