Curve Fitting Toolbox
Adattamento di curve e superfici ai dati usando regressione, interpolazione e linearizzazione
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Curve Fitting Toolbox fornisce un’applicazione e una serie di funzioni per l’adattamento di curve e superfici ai dati. Il toolbox consente di eseguire analisi esplorative, pre-elaborare e post-elaborare dati, confrontare modelli candidati e rimuovere valori anomali. È possibile condurre analisi di regressione utilizzando la libreria di modelli lineari e non lineari forniti o specificare le proprie equazioni personalizzate. La libreria fornisce condizioni iniziali e parametri del solutore ottimizzati per migliorare la qualità degli adattamenti. Il toolbox supporta anche tecniche di modellazione non parametriche, come spline, interpolazione e linearizzazione.
Dopo aver creato un adattamento, è possibile applicare una varietà di metodi di post-elaborazione per il plottaggio, l’interpolazione e l’estrapolazione, la stima degli intervalli di confidenza e il calcolo di integrali e derivati.
App Curve Fitter
Adatta in modo interattivo i dati a curve e superfici, visualizza grafici e comprendi le statistiche dell’adattamento utilizzando l’app Curve Fitter. Scopri i vari metodi di adattamento e le opzioni presenti nell’applicazione e genera codice MATLAB per la riusabilità e l’automazione.
Regressione
Modella una variabile di risposta continua in funzione dei predittori mediante tecniche di regressione lineare e non lineare, comprese equazioni personalizzate con opzioni adeguate per ottimizzare i parametri del solutore e le condizioni iniziali per migliorare la qualità dell’adattamento.
Interpolazione
Stima i valori tra punti di dati noti utilizzando le tecniche di interpolazione. Estrapola i valori al di fuori del dominio dei dati di adattamento per superfici e curve interpolanti.
Linearizzazione
Riduci il rumore ed elimina le tendenze stagionali nei set di dati mediante tecniche di linearizzazione e altri metodi come la media mobile, il filtro Savitzky-Golay e i modelli Lowess o adattando una smoothing spline.
Spline
Adatta varie spline ai dati, incluse spline cubiche e di linearizzazione con varie condizioni finali, per curve, superfici e oggetti di dimensioni maggiori. Controlla le operazioni avanzate della spline, tra cui la manipolazione di interruzioni/nodi, il posizionamento ottimale dei nodi e la ponderazione dei punti di dati.
Analisi dell’adattamento e esportazione in Simulink
Analizza il modello adattato mediante lo studio e la personalizzazione dei grafici, la stima degli intervalli di sicurezza e il calcolo di integrali e derivati. Esporta i modelli adattati come blocchi di tabelle di lookup o oggetti adattati di Simulink.
Risorse sui prodotti:
“MATLAB ha consentito a noi geologi di applicare le nostre competenze in materia di framework predittivi, analisi e corrispondenza analogica all’implementazione di algoritmi unici nel nostro settore. Con l’aiuto dei consulenti MathWorks, abbiamo poi distribuito questi algoritmi sotto forma di un’applicazione intuitiva ai nostri colleghi di tutto il mondo.”
FAQ su Curve Fitting Toolbox
Curve Fitting Toolbox è un prodotto MATLAB che fornisce un'app e funzioni per adattare curve e superfici ai dati utilizzando tecniche di regressione, interpolazione e smoothing.
L'app Curve Fitter è uno strumento interattivo che consente di adattare dati a curve e superfici, visualizzare grafici, comprendere le statistiche di adattamento e generare codice MATLAB per il riutilizzo e l'automazione.
Sì. Curve Fitting Toolbox supporta l'adattamento di superfici a dati con due variabili indipendenti utilizzando modelli di superfici polinomiali, metodi di interpolazione (lineare, nearest neighbor, cubica, biharmonica, thin-plate spline) e smoothing Lowess. È possibile adattare superfici in modo interattivo nell'app Curve Fitter o programmaticamente utilizzando la funzione fit.
Sì. È possibile specificare equazioni personalizzate sia per modelli di regressione lineare sia non lineare, oltre a utilizzare la libreria di modelli predefiniti fornita dal toolbox.
Il toolbox include una libreria di modelli comuni per curve e superfici: modelli polinomiali, esponenziali, serie di Fourier, gaussiani, di potenza, razionali, somma di seni e Weibull.
Per le superfici, fornisce adattamenti di superfici polinomiali e metodi di interpolazione quali lineare, nearest neighbor, cubica, biharmonica e thin-plate spline. È inoltre possibile definire equazioni personalizzate.
Il toolbox fornisce statistiche di goodness-of-fit, tra cui R-squared, adjusted R-squared, RMSE e SSE. È inoltre possibile analizzare i grafici dei residui, stimare intervalli di confidenza e di previsione e confrontare modelli candidati per valutare la qualità dell'adattamento.
Sì. Il toolbox offre tecniche di smoothing quali media mobile, filtro Savitzky-Golay, modelli Lowess e Loess, nonché spline di smoothing per ridurre il rumore nei dati.
MATLAB di base include funzioni di adattamento semplici come polyfit per i polinomi e interp1 per l'interpolazione.
Curve Fitting Toolbox aggiunge:
una libreria più ampia di modelli non lineari (esponenziali, gaussiani, Fourier, razionali, ecc.);
il supporto per equazioni personalizzate con vincoli sui parametri e valori iniziali;
l'app interattiva Curve Fitter;
l'adattamento di superfici;
statistiche di goodness-of-fit;
intervalli di confidenza e di previsione;
la possibilità di generare codice ed esportare verso Simulink.
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