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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 피팅 | 곡선과 곡면을 데이터에 피팅 |
함수
datastats | Data statistics |
excludedata | 피팅에서 데이터 배제 |
fit | 곡선 또는 곡면을 데이터에 피팅 |
fittype | 곡선과 곡면 피팅을 위한 피팅 유형 |
fitoptions | fit options 객체 생성 또는 수정 |
get | Get fit options structure property names and values |
set | Assign values in fit options structure |
smooth | 응답 변수 데이터 평활화 |
prepareCurveData | 곡선 피팅을 위한 데이터 입력값 준비 |
prepareSurfaceData | Prepare data inputs for surface fitting |
도움말 항목
곡선 피팅 앱 또는 fit 함수를 사용해 평활화 스플라인을 피팅하여 데이터에서 매끄러운 곡선을 만들고 매끄러움 정도를 지정합니다.
곡선 피팅 앱 또는 fit 함수를 사용하여 Lowess 모델로 매끄러운 곡면을 데이터에 피팅합니다.
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.
Nonparametric fitting to create smooth curves or surfaces through your data with interpolants and smoothing splines.
추천 예제
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