Main Content

平滑化

平滑化スプラインと局所的な回帰を使用した近似、移動平均やその他のフィルターによるデータ平滑化

平滑化は、データセット内のノイズを低減するための手法です。Curve Fitting Toolbox™ では、移動平均、Savitzky-Golay フィルター、Lowess モデルなどの手法や、平滑化スプラインによる近似を使用してデータを平滑化できます。

曲線フィッター アプリを使用して対話的に、またはコマンド ラインで関数 smooth を使用して、データを平滑化できます。データを平滑化する方法を示す例については、滑らかな曲面での近似による燃料効率の調査を参照してください。

アプリ

曲線フィッター曲線や曲面によるデータへの近似

関数

datastatsデータ統計
excludedata近似からデータを除外
fit曲線または曲面によるデータへの近似
fittype曲線近似および曲面近似の近似タイプ
fitoptions近似オプション オブジェクトを作成または変更する
get近似オプションの構造体のプロパティの名前と値を取得する
set近似オプションの構造体への値の割り当て
smooth応答データを平滑化する
prepareCurveData データ入力を曲線近似用に準備する
prepareSurfaceDataデータ入力を曲面近似用に準備する

トピック

  • 平滑化スプライン

    データから滑らかな曲線を作成して滑らかさを指定する、曲線フィッター アプリまたは関数 fit での平滑化スプラインによる近似。

  • Lowess 平滑化

    曲線フィッター アプリまたは関数 fit で Lowess モデルを使用して滑らかな曲面をデータに当てはめる。

  • データのフィルター処理と平滑化

    移動平均、Savitzky-Golay フィルター、重みやロバスト性を使用するまたは使用しない局所回帰 (lowess、loess、rlowess および rloess) を使用した、関数 smooth による応答データの平滑化。

  • 滑らかな曲面での近似による燃料効率の調査

    この例では、Curve Fitting Toolbox™ を使用して応答曲面を自動車のデータに当てはめ、燃料効率を調査する方法を示します。

  • ノンパラメトリック近似

    内挿および平滑化スプラインによりデータから滑らかな曲線または曲面を作成するノンパラメトリック近似の実行。

注目の例