MATLAB.Exponenta
–Û·Ë͇ Matlab&Toolboxes

Основы работы в Curve Fitting Toolbox \ Curve Fitting Toolbox

В оглавление книги \ К предыдущему разделу \ К следующему разделу

Основы работы в Curve Fitting Toolbox

1.3.2. Окно приложения cftool. Импорт данных в приложение cftool

В предыдущем разделе мы разобрали различные способы импорта данных в рабочую среду MATLAB, поскольку при работе с приложением cftool требуется, чтобы приближаемые параметрической моделью данные были записаны в вектора рабочей среды. Будем считать, что импорт данных в приложение cftool уже проделан. Для примера мы сгенерируем данные (просто функция синус, к которой добавлены небольшие погрешности, распределенные по нормальному закону)

>> XData=0:0.25:5;
>> YData=7*sin(XData)+0.1*randn(size(XData));

Теперь запустим приложении cftool, для чего достаточно набрать в командной строке MATLAB его имя

>> cftool

Появляется окно приложения (ниже приведена только часть окна cftool с указанием назначения основных его компонент).

Основные этапы решения задачи о подборе параметров параметрической модели, приближающей данные, в приложении cftool таковы:

  1. Импорт данных (кнопка Data);
  2. Построение, при необходимости, правил исключения некоторых значений, или исключение вручную в таблице, или группировка данных для приближения их частей различными моделями (кнопка Exclude)
  3. Выбор стандартной параметрической или непараметрической модели, входящей в Curve Fitting Toolbox, или создание собственной модели, подбор параметров с предварительным указанием их границ и начальных приближений, целевой функции и методов решения, а также просмотр полученных значений и информации о пригодности полученного приближения (кнопка Fitting).
  4. Анализ данных, включающий вычисление полученного приближения в заданных точках (включая экстраполяцию), его интегрирование и дифференцирование (кнопка Analysis).

Кроме того, возможно:

  1. Оставить только те графики данных и моделей, которые нужны в данный момент (кнопка Plotting).
  2. Форматировать графики данных и построенных параметрических моделей (контекстное меню линий графиков, инструменты окна cftool, меню Tool).
  3. Отобразить графически интервалы предсказаний наблюдаемых значений с заданной вероятностью (меню View, пункты Prediction Bounds, Confidence Level).
  4. Отобразить графически остатки (меню View, пункт Residuals).
  5. Экспортировать приближения и результаты их анализа в рабочую среду MATLAB (эта возможность есть в окнах, в которых строится приближение и проводится анализ).
  6. Проводить сглаживание и фильтрацию данных (кнопка Data). Однако, необходимо иметь ввиду, что сглаживание уничтожает стандартное предположение регрессионного анализа о том, что распределение ошибки в исходных данных подчиняется нормальному закону. Если построена достаточно хорошая модель, то остатки (разность значений данных и приближения) также должны подчиняться нормальному закону. Поэтому сглаживание следует использовать как инструмент для получения первоначального предположения о возможной параметрической модели в случае зашумленных данных, а строить модель следует для несглаженных исходных данных.
  7. Сгенерировать файл-функцию, которую можно использовать впоследствии автономно от приложения cftool для получения построенного в приложении cftool приближения (меню File, пункт Generate M-file).
  8. Сохранить сессию и при следующих запусках приложения cftool восстановить ее (меню File, пункты Save Session, Load Session), а так же удалить все данные, и полученные результаты (меню File, пункт Clear Session).
  9. Вывести результаты в отдельное графическое окно (меню File, пункт Print to Figure).
  10. Напечатать результаты (меню File, пункт Print).

Приложение cftool позволяет работать с несколькими наборами данных, строить для них различные правила исключения и различные параметрические модели. Поэтому наборы данных, правила исключения и параметрические модели следует снабжать именами. Импортируем наши сгенерированные данные, которые мы ввели выше в вектора XData и YData рабочей среды, в приложение cftool и дадим имя SinWithErr нашему набору данных. Для этого следует нажать кнопку Data. Появляется одноименное окно Data, назначение его элементов управления приведено на рисунке ниже.

В раскрывающихся списках X Data и Y Data следует выбрать имена глобальных переменных рабочей среды MATLAB, т.е. XData и YData, соответственно. После этого на правой панели окна Data строится примерный график выбранных данных.

Раскрывающийся список Weights предназначен для выбора вектора, содержащего веса. Если это не требуется, то веса можно не указывать, по умолчанию они все равны единице.

После выбора векторов с данными следует задать имя множеству данных. Для этого следует ввести его имя SinWithErr в строку ввода Data set name и нажать кнопку Create data set (она становится доступной после выбора векторов, содержащих данные).

С созданным множеством данных можно проделать следующие операции (предварительно следует выделить его имя в списке Data sets):

  1. Отобразить таблицу данных вместе с графиком в отдельном окне, для чего следует нажать кнопку View

    В раскрывающемся списке Exclusion rules окна View Data Set можно выбирать правила исключения, пока он пуст, поскольку никаких правил мы не задавали.

  2. Переименовать выделенный набор данных, нажав на кнопку Rename, после чего появится диалоговое окно, в которое нужно будет ввести новое имя (пока этого делать не нужно, мы продолжим работу с ним).

  3. Удалить выделенный набор данных, нажав на кнопку Delete (этого, очевидно, тоже делать сейчас не нужно).

Множество данных создано, его график отобразился на осях основного окна приложения cftool. В окне Data можно также осуществлять сглаживание данных (вкладка Smooth), выбирая различные способы сглаживания. Этой операции посвящен раздел Сглаживание и фильтрация данных.

Далее мы разберем, как осуществить подбор параметров подходящей параметрической модели, входящей в набор стандартных параметрических моделей Curve Fitting Toolbox.

В оглавление книги \ К предыдущему разделу \ К следующему разделу


Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика