Curve Fitting Toolbox

Arbeiten mit der Curve Fitting Toolbox

Die Curve Fitting Toolbox enthält eine Sammlung der verbreitetsten Methoden zur Anpassung von Kurven und Oberflächen an Daten. Dazu gehören beispielsweise lineare und nichtlineare Regressionen, Splines sowie Interpolationen und Glättungen. Die Toolbox unterstützt die robuste Regression und die Anpassung von Datensätzen mit Ausreißern. Sämtliche Algorithmen sind sowohl von den Funktionen als auch über die Curve Fitting-App verfügbar.

Anpassung mehrerer Kandidatenmodelle an eine einzelne Datenreihe mit dem Surface Fitting Tool.

Anpassung mehrerer Kandidatenmodelle an eine einzelne Datenreihe mit der Curve Fitting-App. Der Vergleich der angepassten Oberflächen kann sowohl optisch als auch mit Goodness-of-Fit-Maßen wie R2, angepasstem R2, Summe der Fehlerquadrate und mittlerer quadratischer Abweichung (RMS Error, RMSE) erfolgen.

Daten interaktiv anpassen

Die Curve Fitting-App vereinfacht häufige Aufgaben, wie:

  • Den Import von Daten aus dem MATLAB® Workspace
  • Die Visualisierung von Daten für explorative Datenanalysen
  • Approximationen mit mehreren Anpassungsalgorithmen
  • Die Bewertung der Genauigkeit von Modellen
  • Nachverarbeitungsanalysen durch Interpolation, Extrapolation, Konfidenzintervalle, Integrale und Ableitungen
  • Den Export von Approximationen in den MATLAB Workspace zur weiteren Analyse
  • Die automatische Erzeugung von MATLAB-Code, etwa zum Speichern von Prozessen und Ergebnissen oder zur Automatisierung von Aufgaben
Mit dem Surface Fitting Tool erzeugte MATLAB-Funktion.

Mit der Curve Fitting-App erzeugte MATLAB-Funktion.

Arbeiten mit der Befehlszeile

An der Befehlszeile der Curve Fitting Toolbox können Sie eigene Visualisierungs- und Analysefunktionen entwickeln und dadurch:

  • Analysen mit neuen Datensätzen exakt wiederholen
  • Durch Batch-Verarbeitung identische Analysen an mehreren Datensätzen durchführen
  • Anpassungsroutinen in MATLAB-Funktionen integrieren
  • Alle Grundfunktionen der Toolbox beliebig erweitern

Die in der Curve Fitting Toolbox verwendete Syntax von Anpassungsbefehlen ist einfach und intuitiv, wie die folgenden Beispiele zeigen:

  • Lineare Regression: fittedmodel = fit([X,Y], Z, 'poly11');
  • Nichtlineare Regression: fittedmodel = fit(X, Y, 'fourier2');
  • Interpolation: fittedmodel = fit([Time,Temperature], Energy, 'cubicinterp');
  • Glättung: fittedmodel = fit([Time,Temperature], Energy, 'lowess', ‘spanâ€, 0.12);

Die Ergebnisse von Anpassungen werden als Objekt mit der Bezeichnung „fittedmodel“ gespeichert. Nachverarbeitungsanalysen wie Visualisierungen, Auswertungen, Integrationen und Differenzierungen werden ganz einfach durch Anwendung einer Methode auf dieses Objekt durchgeführt:

  • Glättung: plot(fittedmodel)
  • Differenzierung: differentiate(fittedmodel, X, Y)
  • Auswertung: fittedmodel(80, 40)

In der Curve Fitting Toolbox können Sie interaktive Anpassungen in die Befehlszeile verschieben. Mit der App können Sie automatisch MATLAB-Code generieren. Außerdem lassen sich mithilfe der App Fit-Objekte erzeugen, die zur weiteren Analyse in den MATLAB-Arbeitsplatz exportierbar sind.

Erweiterung der Toolbox-Funktionen um anwenderdefinierte Visualisierungen.

Erweiterung der Toolbox-Funktionen um anwenderdefinierte Visualisierungen. Die Farben dieser Heatmap entsprechen den Differenzen zwischen angepasster Oberfläche und Bezugsmodell.

Weiter: Regressionen

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