Curve Fitting Toolbox
Ajuster des courbes et des surfaces aux données par régression, interpolation et lissage
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Curve Fitting Toolbox propose une application et des fonctions pour ajuster des courbes et des surfaces aux données. La toolbox permet d'effectuer une analyse exploratoire des données, de prétraiter et de post-traiter des données, de comparer des modèles candidats et de supprimer des valeurs aberrantes. Vous pouvez réaliser une analyse de régression en utilisant la bibliothèque de modèles linéaires et non linéaires disponibles ou indiquer vos propres équations personnalisées. La bibliothèque propose des conditions de départ et des paramètres de solveur optimisés pour améliorer la qualité de vos ajustements. La toolbox supporte également des techniques de modélisation non paramétriques comme les splines, l'interpolation et le lissage.
Après avoir créé un ajustement, vous pouvez utiliser différentes méthodes de post-traitement pour le tracé, l'interpolation et l'extrapolation, pour l'évaluation d'intervalles de confiance et pour le calcul d'intégrales et de dérivées.
Ajustez des données à des courbes et surfaces de manière interactive, visualisez des tracés et consultez les statistiques d'ajustement avec l'application Curve Fitter. Explorez diverses méthodes et options d'ajustement à travers l'application, et générez du code MATLAB pour la réutilisabilité et l'automatisation.
Modélisez une variable de réponse continue comme une fonction de prédicteurs, en utilisant des techniques de régression linéaire ou non linéaire, notamment avec des équations personnalisées incluant des options adéquates, pour optimiser les paramètres du solveur et les conditions de départ, afin d'améliorer la qualité de l'ajustement.
Estimez des valeurs entre des points de données connus en utilisant des techniques d'interpolation. Extrapolez des valeurs en dehors du domaine d'ajustement des données pour les courbes et surfaces d'interpolation.
Réduisez le bruit et supprimez les tendances saisonnières dans le jeu de données en appliquant des techniques de lissage et d'autres méthodes telles que la moyenne mobile, le filtre de Savitzky-Golay et les modèles de Lowess, ou en ajustant une spline de lissage.
Ajustez différentes splines aux données, notamment des splines cubiques ou de lissage, avec différentes conditions finales, pour les courbes, surfaces ou objets multidimensionnels. Contrôlez les opérations avancées sur les splines, notamment la manipulation de ruptures/nœuds, le placement optimal des nœuds et la pondération de points de données.
Analysez le modèle ajusté en explorant et en personnalisant les tracés, en estimant les intervalles de confiance et en calculant les intégrales et les dérivées. Exportez les modèles ajustés sous forme de blocs Lookup Table Simulink ou d'objets ajustés.
« MATLAB nous a permis, en tant que géologues, d'utiliser notre expertise en matière de frameworks prédictifs, d'analyse et de correspondance analogique, pour implémenter des algorithmes uniques dans notre industrie. Avec l'aide des consultants MathWorks, nous avons ensuite déployé ces algorithmes sous la forme d'une application facile d'utilisation pour nos collègues du monde entier. »
Nick Howes, Shell
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