Обработка данных в графическом окне

Средства обработки данных в графическом окне

Решение большинства задач интерполяции и аппроксимации функций и табличных данных обычно сопровождается их визуализацией. Она, как правило, заключается в построении узловых точек функции (или табличных данных) и в построении функции аппроксимации или интерполяции. Для простых видов аппроксимации, например полиномиальной, желательно нанесение на график формулы, полученной для аппроксимации.

В MATLAB 6,0 совмещение функций аппроксимации с графической визуализацией доведено до логического конца — предусмотрена аппроксимация рядом методов точек функции, график которой построен. И все это выполняется прямо в окне редактора графики Property Editor. Для этого в позиции Tools графического окна имеются две новые команды:

· Basic Fitting - основные виды аппроксимации (регрессии);

· Data Statistics - статистические параметры данных.

Команда Basic Fitting открывает окно, дающее доступ к ряду видов аппроксима-- ции и регрессии: сплайновой, эрмитовой и полиномиальной со степенями от 1 (линейная аппроксимация) до 10. В том числе со степенью 2 (квадратичная аппроксимация) и 3 (кубическая аппроксимация). Команда Data Statistics открывает окно с результатами простейшей статистической обработки данных.

Полиномиальная регрессия для табличных данных

Рассмотрим самый характерный пример обработки данных, примерно представляющих некоторую (например, экспериментальную) зависимость вида у(х). Пусть она задана в табличной форме, причем колонки таблицы соответствуют элементам векторов X и Y одинакового размера в следующем примере:

» Х=[2,4,6,8,10,12,14];

» Y=[3,76,4,4,5,1,5,56,6,6,3,6,7];

» plot(X,Y,'o');

Напомним, что последняя команда строит график узловых точек кружками (без соединения их отрезками прямых).