Visualizza l'adattamento lineare ai dati ThingSpeak sparsi
Questo esempio mostra come visualizzare l'andamento tra temperatura ambiente e umidità relativa utilizzando Curve Fitting Toolbox&trade.
Leggi i dati dal canale ThingSpeak della stazione meteorologica
Il canale ThingSpeak 12397 contiene i dati della stazione meteorologica MathWorks , situata a Natick, Massachusetts. I dati vengono raccolti una volta al minuto. I campi 3 e 4 contengono rispettivamente i dati di umidità e temperatura. Leggere i dati utilizzando la funzione thingSpeakRead dal canale 12397 in un giorno particolare, ad esempio 01/maggio/2016.
startDate = datetime('May 1, 2016 12:01 AM'); endDate = datetime('May 2, 2016 12:01 AM'); data = thingSpeakRead(12397,'DateRange',[startDate, endDate],'Fields',[3 4],'OutputFormat','Table');
Adatta una curva lineare ai dati
L’aria calda trattiene più umidità dell’aria fredda. L'umidità relativa è la quantità di umidità presente nell'aria rispetto a quella che l'aria può contenere a quella temperatura. Quindi, quando l’aria diventa più calda, la quantità di umidità che può trattenere aumenta e l’umidità relativa dell’aria diminuisce. Ciò suggerisce che esiste una relazione inversa tra la temperatura dell’aria ambiente e l’umidità relativa. È possibile adattare una linea lineare ai dati per vedere se esiste una tendenza lineare inversa.
fitObject = fit(data.TemperatureF,data.Humidity,'poly1');
Traccia i dati adattati
Tracciare i dati adattati per vedere se un'adattamento della curva lineare cattura la relazione tra temperatura ambiente e umidità relativa.
figure; plot(fitObject,data.TemperatureF,data.Humidity,'o'); xlabel('Ambient Temperature [^{\circ}F]'); ylabel('Relative Humidity [%]'); title('Linear Relationship Between Ambient Temperature and Relative Humidity');
Puoi vedere che la linea adattata ha una pendenza negativa e all'aumentare della temperatura ambiente l'umidità relativa diminuisce suggerendo una relazione lineare inversa.
Vedi anche
Funzioni
fit(Curve Fitting Toolbox) |thingSpeakRead
