MATLAB.Exponenta
–Û·Ë͇ Matlab&Toolboxes

Основы работы в Curve Fitting Toolbox \ Curve Fitting Toolbox

В оглавление книги \ К следующему разделу

Функции Curve Fitting Toolbox

Приложение с графическим интерфейсом пользователя cftool предоставляет удобную оболочку для работы с функциями Curve Fitting ToolBox, при которой не требуется знания синтаксиса этих функций (см. описание работы в приложении cftool в разделе Основные этапы работы в приложении cftool). Однако, часто бывает нужно написать собственное приложение для приближения данных и его анализа. В этом случае потребуется привлечение функций Curve Fitting ToolBox (если только мы не хотим программировать процесс подбора параметров самостоятельно).

При использовании функций, входящих в состав Curve Fitting ToolBox, доступны все те же самые параметрические и непараметрические модели, что и в приложении cftool, кроме того, можно создавать собственные параметрические линейные и нелинейные модели. Возможна предварительная обработка данных, приближение данных с весами и обработка результатов, включающая вычисление доверительных интервалов для различных уровней вероятности и различные критерии пригодности приближения, интегрирование и дифференцирование полученного приближения и вычисление его в заданных точках. Функции Curve Fitting ToolBox позволяют также управлять процессом построения приближения, в том числе выбирать различные варианты целевой функции, включая способ приближения с адаптивным выбором весов для исключения выбросов.

В Curve Fitting ToolBox функций немного, они разбиты на несколько категорий.

Предварительная обработка данных

  • функция excludedata позволяет производить исключение данных из исходного набора по некоторому правилу.
  • функция smooth предназначена для сглаживания данных различными способами, включая фильтр Савицкого-Голея.

Получение статистической информации о данных

datastats - нахождение минимального и максимального значений, среднего, медианы, стандартного отклонения.

Построение параметрического приближения

  • основная функция fit производит подбор параметров, в ней задаются исходные данные, сама параметрическая модель, настройки алгоритма; она возвращает: построенную параметрическую модель с найденными значениями параметров, и различные критерии пригодности полученного приближения.
  • функция fittype позволяет выбрать одну из стандартных моделей или создать произвольную линейную или нелинейную параметрическую модель;
  • функция fitoptions предназначена для выбора минимизируемой целевой функции и задания различных опций, управляющих вычислительным процессом подбора параметров линейных и нелинейных параметрических моделей.
  • функция cfit служит для создания стандартной или пользовательской параметрических моделей с заданными значениями ее параметров.

Обработка результатов приближения и их визуализация

  • функция confint вычисляет доверительные интервалы для найденных параметров модели.
  • функция predint находит интервалы предсказаний наблюдаемых значений с заданной вероятностью.
  • функция differentiate позволяет продифференцировать построенную параметрическую модель.
  • функция integrate находит интеграл от построенной параметрической модели для заданных значений верхнего предела интеграла.
  • функция feval вычисляет значения параметрической модели при заданных значениях аргумента.
  • функция plot (это не функция MATLAB, она переопределена в Curve Fitting ToolBox) служит для простого построения графиков данных, параметрических моделей, графиков ошибок.

Информация о моделях и объектах, создаваемых функциями Curve Fitting Toolbox

  • cflibhelp - получение информации о стандартных параметрических моделях, входящих в Curve Fitting Toolbox.
  • disp - вывод в командное окно информации об объектах, создаваемых функциями Curve Fitting Toolbox.

Задание и получение значений свойств объектов, создаваемых функциями Curve Fitting Toolbox

  • get - получение свойств объектов.
  • set - задание свойств объектов.

В оглавление книги \ К следующему разделу


Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика