Сглаживание

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

Сглаживание является методом сокращения шума в наборе данных. Curve Fitting Toolbox™ позволяет вам сглаживать методы использования данных, такие как скользящее среднее значение, фильтр Savitzky-Golay и модели Lowess или путем подбора кривой сплайну сглаживания.

Сглаженные данные в интерактивном режиме с помощью приложения Curve Fitting или в командной строке с помощью smooth функция. Для примера, показывающего, как сглаживать данные, сочтите целесообразным Сглаженные Поверхности, Чтобы Исследовать Топливную экономичность.

Приложения

Curve FittingПодходящие кривые и поверхности к данным

Функции

datastatsСтатистика данных
excludedataИсключите данные из подгонки
fitПодходящая кривая или поверхность к данным
fittypeПодходящий тип для кривой и поверхностного подбора кривой
fitoptionsСоздайте или измените подходящий объект опций
getНаберите форму имена свойства структуры опций и значения
setПрисвойте значения в подходящей структуре опций
smoothСглаженные данные об ответе
prepareCurveData Подготовьте вводы данных к аппроксимированию кривыми
prepareSurfaceDataПодготовьте вводы данных к поверхностному подбору кривой

Темы

Сглаживание сплайнов

Приспособьте сплайны сглаживания в приложении Curve Fitting или с fit функция, чтобы создать плавную кривую через данные и задать гладкость.

Сглаживание Lowess

Подгонка сглаживает поверхности к вашим данным в приложении Curve Fitting или с fit функция с помощью моделей Lowess.

Фильтрация и сглаживание данных

Используйте smooth функционируйте, чтобы сглаживать данные об ответе, с помощью методов для скользящего среднего значения, фильтров Savitzky-Golay и локальной регрессии с и без весов и робастности (lowess, loess, rlowess и rloess).

Подходящие сглаженные поверхности, чтобы исследовать топливную экономичность

В этом примере показано, как использовать Curve Fitting Toolbox™, чтобы соответствовать, ответ появляются к некоторым автомобильным данным, чтобы исследовать топливную экономичность.

Непараметрический подбор кривой

Непараметрический подбор кривой, чтобы создать плавные кривые или поверхности через ваши данные с interpolants и сглаживанием сплайнов.

Рекомендуемые примеры