Curve Fitting Toolbox

 

Curve Fitting Toolbox

회귀, 보간 및 평활화로 데이터에 곡선 및 곡면 피팅

곡선 피팅기 앱

곡선 피팅기 앱을 사용하여 대화형 방식으로 데이터에 곡선 및 곡면을 피팅하고 플롯을 시각화하며 피팅 통계량을 이해할 수 있습니다. 이 앱을 통해 다양한 피팅 방법과 옵션을 살펴보고 재사용 및 자동화 목적으로 MATLAB 코드를 생성할 수 있습니다.

회귀

피팅 품질을 개선하기 위해 솔버 파라미터와 시작 조건을 최적화하는 적절한 옵션을 통해 사용자 지정 방정식을 비롯한 선형 및 비선형 회귀 기법을 사용하여 연속 응답 변수를 예측 변수의 함수로 모델링할 수 있습니다.

보간

보간 기법을 사용하여 알려진 데이터 점 간의 값을 추정할 수 있습니다. 보간 곡선 및 곡면에 대한 피팅 데이터 영역 밖의 값을 외삽할 수 있습니다.

평활화

평활화 기법과 이동평균, 사비츠키-골레이 필터, Lowess 모델 등의 방법을 적용하거나 평활화 스플라인을 피팅하여 데이터셋에서 잡음을 줄이고 계절적 추세를 제거할 수 있습니다.

스플라인

곡선, 곡면, 고차원 객체에 대해 여러 최종 조건을 갖는 3차 및 평활화 스플라인을 비롯한 다양한 스플라인을 데이터에 피팅할 수 있습니다. 절점/매듭 조작, 최적의 매듭 배치 및 데이터 점 가중을 비롯한 고급 스플라인 작업을 제어할 수 있습니다.

분석 피팅 및 Simulink로 내보내기

플롯을 탐색하고 사용자 지정하며 신뢰구간을 추정하고 적분 및 도함수를 계산하여 피팅된 모델을 분석할 수 있습니다. 피팅된 모델을 Simulink의 룩업 테이블 블록이나 피팅된 객체로 내보낼 수 있습니다.

“MATLAB을 통해 우리는 지질학자로서 예측 프레임워크, 분석, 아날로그 매칭에 대한 전문 지식을 활용하여 업계에서 고유한 알고리즘을 구현할 수 있었습니다. 그런 다음 MathWorks 컨설턴트의 도움으로 전 세계 동료들에게 이 알고리즘을 간편한 애플리케이션으로 배포했습니다.”

Nick Howes, Shell

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