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コードの生成とワークスペースへの近似のエクスポート

曲線近似アプリからのコードの生成

曲線近似アプリで対話型のセッションから MATLAB® コードを生成して使用できます。この方法により、対話型の解析を、複数データセットのバッチ処理に再利用可能な関数に変換できます。生成したファイルは変更せずに使用することも、必要に応じてファイルを編集してカスタマイズすることもできます。

曲線近似アプリのセッションですべての近似およびプロットのコードを生成するには、以下の手順に従います。

  1. [ファイル][コード生成] を選択します。

    曲線近似アプリはセッションからコードを生成し、MATLAB エディターにファイルを表示します。このファイルには現在のセッションにあるすべての近似とプロットが含まれます。このファイルは以下の情報を取得します。

    • 近似の名前およびその変数

    • 近似設定およびオプション

    • プロット

    • 近似を作成するために使用した曲線近似および曲面近似のオブジェクトおよびメソッド:

      • 近似を表す cfit または sfit オブジェクトの cell 配列

      • 近似適合性情報をもつ構造体配列

  2. ファイルを保存します。

近似とプロットを再作成するには、元のデータを入力引数に指定してコマンド ラインからこのファイルを呼び出します。新しいデータを指定してファイルを呼び出すこともできます。

たとえば、次のように入力します。

[fitresult, gof] = myFileName(a, b, c)
ここで、ab および c は変数名、myFileName はファイル名です。

コマンド ラインからファイルを呼び出しても、曲線近似アプリとセッションは "再作成されません"。ファイルを呼び出すと、曲線近似アプリ セッションで作成したものと同じプロットが MATLAB の標準的な Figure ウィンドウに表示されます。ウィンドウは近似ごとに 1 つ表示されます。たとえば、曲線近似アプリのセッションで近似のメイン プロット、残差プロットおよび等高線図を表示した場合、3 つのプロットすべてが単一の Figure ウィンドウに表示されます。

曲線近似関数

曲線および曲面近似オブジェクト (cfit および sfit) は近似操作の結果を保存します。これにより、コマンド ラインで簡単に近似をプロットおよび解析できます。

近似の操作に使用できる関数の詳細については、曲線近似および曲面近似を参照してください。

ワークスペースへの近似のエクスポート

MATLAB ワークスペースに近似をエクスポートするには、以下の手順に従います。

  1. 以下のいずれかの方法で、近似を選択し MATLAB ワークスペースに保存します。

    • [近似テーブル] にリストされた近似を右クリックし、[myfitname をワークスペースに保存] を選択。

    • 曲線近似アプリで近似の Figure を選択し、[近似][ワークスペースに保存] を選択。

    [近似を MATLAB のワークスペースに保存] ダイアログ ボックスが開きます。

  2. 必要に応じて名前を編集します。以前に近似をエクスポートしたことがある場合でも、既定の名前に番号付きの接尾辞が自動的に追加されるため、近似が上書きされるおそれはありません。

  3. チェック ボックスをオンにすることにより、エクスポートするオプションを選択します。チェック ボックス オプションは以下のとおりです。

    • 近似を次の名前の MATLAB オブジェクトに保存: fittedmodel — このオプションを指定すると、データを曲線または曲面で近似した結果をカプセル化する cfit または sfit オブジェクトが作成されます。近似係数はコマンド ラインで確認できます。以下に例を示します。

       fittedmodel
          Linear model Poly22:
             fittedmodel1(x,y) = p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2...
                                 + p11*x*y + p02*y^2
           Coefficients (with 95% confidence bounds):
             p00 =       302.1  (247.3, 356.8)
             p10 =       -1395  (-1751, -1039)
             p01 =     0.03525  (0.01899, 0.05151)
             p20 =        1696  (1099, 2293)
             p11 =     -0.1119  (-0.1624, -0.06134)
             p02 =   2.36e-006  (-8.72e-007, 5.593e-006)
      cfit または sfit オブジェクトを、X (または X と Y) の値で近似を予測または評価する関数として扱うこともできます。cfit および sfit のリファレンス ページを参照してください。

    • 適合度を次の名前の MATLAB 構造体に保存: goodness — このオプションを指定すると、近似に関する統計情報を含む構造体配列が作成されます。以下に例を示します。

      goodness = 
                 sse: 0.0234
             rsquare: 0.9369
                 dfe: 128
          adjrsquare: 0.9345
                rmse: 0.0135

    • 近似出力を次の名前の MATLAB 構造体に保存: output — このオプションを指定すると、観測値やパラメーターの数、残差などの情報を含む構造体配列が作成されます。以下に例を示します。

      output = 
              numobs: 134
            numparam: 6
           residuals: [134x1 double]
            Jacobian: [134x6 double]
            exitflag: 1
           algorithm: 'QR factorization and solve'
          iterations: 1

      メモ

      [適合度] および [出力] 配列は関数 fit の出力です。fit のリファレンス ページを参照してください。

  4. [OK] をクリックして、近似オプションをワークスペースに保存します。

近似をワークスペースに保存した後、近似の後処理関数を使用できます。例については、ワークスペースでの最適な近似の解析を参照してください。詳細および関数の一覧については、近似の後処理を参照してください。

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