Kõvera sobitamine on oluline tööriist võrrandite väljatöötamisel, mis kirjeldavad kõige paremini antud andmepunktide kogumit. See on väga kasulik ka väärtuse ennustamisel antud punktis ekstrapoleerimise teel. MATLABis saame leida nende võrrandite koefitsiendid soovitud määral ja koostada kõvera graafiku. See artikkel keskendub selliste funktsioonide nagu polyval ja polyfit kasutamisele MATLABis, et leida võrrandi koefitsient, mis sobib kõige paremini andmetega ja kõvera joonistamisega.
1
Avage MATLAB ja klõpsake vahekaardi Avaleht vasakus servas nuppu Uus skript. Skripti loomine aitab salvestada teie tööd programmi ja võimaldab korduvkasutatavust.
2
Tippige käsuaknasse käsud “clc” ja “clear all”. Neid käske kasutatakse käsuakna ja tööruumi tühjendamiseks enne skriptiprogrammi käivitamist.
3
Salvestage skript. Klõpsake vahekaardi Salvesta redaktorist rippmenüüs nuppu Salvesta kui. Nimetage faili ja valige sihtfail. Seejärel klõpsake nuppu Salvesta.
4
Valige muutuja ja tippige andmed. Valige sõltumatu muutuja, näiteks ‘x’ ja sõltuv muutuja, näiteks ‘y’. Nende muutujate jaoks saate valida mis tahes tähe. Kirjutage andmepunktid nurksulgudesse järgmises vormingus: x = [ ], y = [ ]. Mõlemale muutujale järgneb semikoolon (;), kui soovite keelata nende ilmumise käsuaknas.
5
Importige fail, kui andmed on Exceli lehel. Kui teil on andmed Exceli failis, importige need MATLAB-i. Saate valida andmetest veerud, mis on sõltumatud või sõltuvad. Klõpsake avalehe vahekaardil nuppu „Impordi andmed”.
6
Tippige antud faili nimi ja klõpsake siis nuppu Ava.
7
Valige väljundi tüübiks “Veeruvektor”. See võimaldab teil valida sõltumatu või sõltuva vektori veeru kujul. Valige andmekogumist veerud. Lõpuks klõpsake vahekaardil ‘Impordi valik’. Pärast importimist kuvatakse andmeveerud tööruumis.
8
Valige valitud andmepunktide jaoks sõltumatu ja sõltuv muutuja. Valitud muutujad peaksid sisaldama sama pealkirja, mis imporditud andmepunktidel. Süntaks on: x = [Veeru pealkiri]. Sama reegel kehtib ka teise valitud veeru kohta. Kui teil on sõltuvad ja sõltumatud muutujate andmepunktid, saame koefitsientide leidmiseks kasutada polüfiteerimist.
9
Võrrandi koefitsientide saamiseks kasutage käsku Polyfit. Käsk Polyfit mitte ainult ei anna koefitsiente, vaid võimaldab meil valida ka võrrandi suurima astme. Kasutage käsku polyfit jaoks järgmist süntaksit, p = polyfit(x,y,n); kus x on sõltumatu muutuja, y on sõltuv muutuja ja n on polünoomi aste.
10
Väärtuste saamiseks antud intervalliga kasutage ‘polüval’. Käsu polyval süntaks on yfit = polüval(p,x), kus p on võrrandi koefitsiendid ja x on sõltumatute andmepunktide vektor.
11
Joonistage joon, mis sobib kõige paremini. Kasutage kõige sobivama joone joonistamiseks süntaksigraafikut (m,yfit). Samuti saate lisada joone värvi, lisades plot käsku ‘värvi algustähe’. Näiteks plot(x,y,’r’), kus ‘r’ on värv.Lisage graafikule pealkiri ja teljesildid.Saate lisada samale graafikule ka eelmise graafiku, kasutades funktsiooni Hold on.Kui vajate abi mis tahes käsutüübiga abi käsuaknas oleva käsu nimi.
12
Hankige tulemused. Tulemuse nägemiseks klõpsake nuppu Run.