Curve Fitting Toolbox

Curve Fitting Toolbox 작업

Curve Fitting Toolbox는 선형 및 비선형 회귀, 스플라인 및 보간, 평활화를 포함하여 데이터에 대한 곡선 및 표면 피팅에 가장 널리 쓰이는 기술을 제공합니다. 이 툴박스는 특이값을 포함한 데이터 세트 피팅을 위한 Robust 회귀 옵션을 지원합니다. 모든 알고리즘은 함수나 Curve Fitting 앱을 사용하여 액세스할 수 있습니다.

Fitting multiple candidate models to a single data series using the Curve Fitting app.

Curve Fitting 앱을 사용하여 여러 후보 모델을 하나의 데이터 시리즈에 피팅 시각적으로 비교하거나 R2, adjusted R2, SSE(sum of the squared error) 및 RMSE(root mean squared error)와 같은 적합도 메트릭을 이용할 수 있습니다.

대화형 데이터 피팅

Curve Fitting 앱은 다음을 포함한 일반 작업을 단순화합니다.

  • MATLAB® 작업 공간에서 데이터 가져오기
  • 데이터를 시각화하여 탐색적 데이터 분석 수행
  • 여러 필터링 알고리즘을 사용하여 피팅 생성
  • 모델 정확도 평가
  • 보간 및 보외, 신뢰 구간 생성, 적분 및 도함수 계산을 포함하는 후처리 분석 수행
  • 후처리 분석을 위해 MATLAB 작업 공간으로 피팅 모델 내보내기
  • 작업을 파악하고 자동화하기 위한 MATLAB 코드 자동 생성
MATLAB function generated with the Surface Fitting Tool.

Surface Fitting Tool을 사용하여 생성된 MATLAB 함수

명령줄 작업

명령줄에서 작업하여 분석과 시각화를 위한 사용자 전용 함수를 개발할 수 있습니다. 이러한 함수로 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 새로운 데이터 세트로 분석을 중복
  • 여러 데이터 세트로 분석을 복제(배치 처리)
  • 피팅작업을 자동 MATLAB 함수로 변환
  • 툴박스의 기본 기능을 확장

Curve Fitting Toolbox는 다음 예와 같이 명령줄 피팅을 위한 단순하고 직관적인 구문을 제공합니다.

  • 선형 회귀: fittedmodel = fit([X,Y], Z, 'poly11');
  • 비선형 회귀: fittedmodel = fit(X, Y, 'fourier2');
  • 보간: fittedmodel = fit([Time,Temperature], Energy, 'cubicinterp');
  • 평활화: fittedmodel = fit([Time,Temperature], Energy, 'lowess', 'span', 0.12);

피팅 작업의 결과는 “fittedmodel”라는 객체에 저장됩니다. 다음 예제에서와 같이 이 객체에 메소드를 적용하면 플로팅, 평가, 적분 및 도함수 계산과 같은 후처리 분석을 수행할 수 있습니다.

  • 플로팅: plot(fittedmodel)
  • 미분: differentiate(fittedmodel, X, Y)
  • 평가: fittedmodel(80, 40)

Curve Fitting Toolbox를 통해 대화형 피팅을 명령줄로 이동할 수 있습니다. 이 앱을 사용하면 MATLAB 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다. 또한 앱으로 피팅 객체를 만들고 후속 분석을 위해 MATLAB 작업 공간으로 내보낼 수 있습니다. .

Extending the capabilities of the toolbox with a custom visualization.

맞춤형 시각화로 툴박스 기능 확장 히트맵의 색상은 피팅된 곡면과 참조 모델 사이의 편차를 나타냅니다.

다음: 회귀

평가판 사용 Curve Fitting Toolbox

평가판 신청

EXCEL 사용자를 위한 MATLAB 활용기법 소개

온라인 세미나 보기