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평활화

평활화 스플라인 및 국소화된 회귀를 사용하여 피팅, 이동평균 및 기타 필터를 사용하여 데이터 평활화

평활화는 데이터 세트 내의 잡음을 줄이는 방법입니다. Curve Fitting Toolbox™를 사용하면 이동평균, 사비츠키-골레이 필터, Lowess 모델 같은 방법을 이용하거나 평활화 스플라인을 피팅하여 데이터를 평활화할 수 있습니다.

곡선 피팅 앱을 사용하거나 명령줄에서 smooth 함수를 사용하여 대화형 방식으로 데이터를 평활화합니다. 데이터를 평활화하는 방법을 보여주는 예제는 Fit Smooth Surfaces to Investigate Fuel Efficiency 항목을 참조하십시오.

앱

곡선 피팅곡선과 곡면을 데이터에 피팅

함수

datastats데이터 통계량
excludedata피팅에서 데이터 제외
fit곡선 또는 곡면을 데이터에 피팅
fittype곡선과 곡면 피팅을 위한 피팅 유형
fitoptionsfit options 객체 생성 또는 수정
getfit options 구조체 속성 이름과 값 가져오기
setfit options 구조체에 값 할당
smooth응답 변수 데이터 평활화
prepareCurveData 곡선 피팅을 위한 데이터 입력값 준비
prepareSurfaceData곡면 피팅을 위한 데이터 입력값 준비

도움말 항목

  • 평활화 스플라인

    곡선 피팅 앱 또는 fit 함수를 사용해 평활화 스플라인을 피팅하여 데이터에서 매끄러운 곡선을 만들고 매끄러움 정도를 지정합니다.

  • Lowess 평활화

    곡선 피팅 앱 또는 fit 함수를 사용하여 Lowess 모델로 매끄러운 곡면을 데이터에 피팅합니다.

  • 데이터 필터링 및 평활화하기

    이동평균, 사비츠키-골레이 필터, 그리고 가중치와 로버스트성을 사용하거나 사용하지 않는 국소 회귀(lowess, loess, rlowess 및 rloess) 방법을 통해 응답 변수 데이터를 평활화하려면 smooth 함수를 사용하십시오.

  • Fit Smooth Surfaces to Investigate Fuel Efficiency

    This example shows how to use Curve Fitting Toolbox™ to fit a response surface to some automotive data to investigate fuel efficiency.

  • 비모수적 피팅

    보간 및 평활화 스플라인을 사용하여 데이터에서 매끄러운 곡선 또는 곡면을 만드는 비모수적 피팅.