Main Content

Suavizado

Realice ajustes con splines de suavizado y regresión localizada; suavice datos con media móvil y otros filtros

El suavizado es un método de reducción del ruido dentro de un conjunto de datos. Curve Fitting Toolbox™ le permite suavizar datos con métodos como la media móvil, el filtro de Savitzky-Golay y los modelos Lowess, o ajustando un spline de suavizado.

Suavice datos de forma interactiva con la app Curve Fitter o desde la línea de comandos con la función smooth. Para ver un ejemplo de cómo suavizar datos, consulte Fit Smooth Surfaces to Investigate Fuel Efficiency.

Apps

Curve FitterAjuste curvas y superficies a datos

Funciones

datastatsEstadísticas de datos
excludedataExcluir datos de un ajuste
fitAjustar curvas o superficies a datos
fittypeTipo de ajuste para curvas y superficies
fitoptionsCrear o modificar el objeto de opciones de ajuste
getObtener nombres y valores de propiedades de la estructura de opciones de ajuste
setAssign values in fit options structure
smoothSuavizar datos de respuesta
prepareCurveData Preparar entradas de datos para el ajuste de curvas
prepareSurfaceDataPreparar entradas de datos para el ajuste de superficies

Temas

  • Splines de suavizado

    Ajuste splines de suavizado en la app Curve Fitter o con la función fit para crear una curva suavizada a través de los datos y especificar la suavidad.

  • Suavizado lowess

    Ajuste superficies suaves a los datos en la app Curve Fitter o con la función fit usando modelos lowess.

  • Filtrar y suavizar datos

    Utilice la función smooth para suavizar datos de respuesta, con métodos de media móvil, filtros Savitzky-Golay y regresión local con y sin ponderaciones y robustez (lowess, loess, rlowess y rloess).

  • Fit Smooth Surfaces to Investigate Fuel Efficiency

    This example shows how to use Curve Fitting Toolbox™ to fit a response surface to some automotive data to investigate fuel efficiency.

  • Ajuste no paramétrico

    Realice ajuste no paramétrico para crear curvas o superficies suaves a través de los datos con interpolaciones y splines de suavizado.

Ejemplos destacados