Сглаживание

Подгонка с помощью сглаживающих сплайнов и локализованной регрессии, сглаживание данных с помощью скользящего среднего значения и других фильтров

Сглаживание является методом уменьшения шума в наборе данных. Curve Fitting Toolbox™ позволяет сглаживать данные с помощью таких методов, как скользящее среднее значение, фильтр Савицкого-Голея и модели Lowess или путем подгонки сглаживающего сплайна.

Сглаживайте данные в интерактивном режиме с помощью приложения Curve Fitting или в командной строке с помощью smooth функция. Пример, показывающий сглаживание данных, см. в разделе Подгонка сглаживаемых поверхностей для исследования топливной эффективности.

Приложения

Curve FittingПодгонка кривых и поверхностей к данным

Функции

datastatsСтатистика данных
excludedataИсключить данные из подгонки
fitПодгонка кривой или поверхности к данным
fittypeТип подгонки для кривого и поверхностного подбора кривой
fitoptionsСоздайте или измените объект опций подгонки
getПодгонка структуры опций именам свойства и значениям
setПрисвоение значений в структуре опций подгонки
smoothСглаживайте данные отклика
prepareCurveData Подготовьте входы данных к аппроксимированию кривыми
prepareSurfaceDataПодготовьте входы данных для поверхностного подбора кривой

Темы

Сглаживание сплайнов

Подгонка сглаживающих сплайнов в приложении Аппроксимирование Кривыми или с помощью fit функция для создания гладкой кривой через данные и определения гладкости.

Низкое сглаживание

Подгонка гладких поверхностей к данным в приложении Аппроксимирование Кривыми или с помощью fit функция с использованием моделей Lowess.

Фильтрация и сглаживание данных

Используйте smooth функция для сглаживания данных отклика, с помощью методов скользящего среднего значения, фильтров Савицкого-Голея и локальной регрессии с весами и робастностью и без них (lowess, loess, rlowess и rloess).

Подгонка гладких поверхностей для исследования топливной эффективности

В этом примере показано, как использовать Curve Fitting Toolbox™ для подгонки поверхности отклика к некоторым автомобильным данным для исследования топливной эффективности.

Непараметрический подбор кривой

Непараметрический подбор кривой для создания сглаженных кривых или поверхностей с помощью данных с помощью интерполяции и сглаживания сплайнов.

Рекомендуемые примеры