loess回归分析matlab

Loess回归分析是一种基于局部加权非参数回归的方法，用于拟合数据，并进行平滑处理。在Matlab中，可以使用fLOESS函数来执行Loess回归分析。

具体地，fLOESS函数可以通过使用二阶多项式的局部加权非参数回归拟合，对一维数据进行平滑。这个函数不依赖于Matlab曲线拟合工具箱，因此适用于各种版本的Matlab，比如Matlab 2019a。

如果您需要进行Loess回归分析，可以使用fLOESS函数，并根据您的数据调整参数和选项来获得适合您需求的平滑结果。这个方法适合本科、硕士等教研学习使用。

总结起来，Loess回归分析是一种能够在Matlab中进行的方法，通过fLOESS函数可以实现对一维数据的局部加权非参数回归拟合和平滑处理。

相关问题

loess回归拟合的matlab代码

loess回归是一种非参数的局部线性回归方法，用于拟合非线性的数据关系。下面是一个用MATLAB实现loess回归拟合的代码示例：

function [y_fit] = loess_regression(x, y, span)
% x: 输入自变量向量
% y: 输入因变量向量
% span: 平滑参数，取值范围为0到1之间

% 设置平滑参数的默认值
if nargin < 3
    span = 0.5;
end

% 计算样本数量
n = length(x);

% 初始化拟合结果向量
y_fit = zeros(1, n);

for i = 1:n
    % 计算局部加权线性回归权重
    weights = exp(-0.5 * ((x - x(i)) / (span * range(x))).^2);
    
    % 计算局部加权线性回归参数
    beta = (X' * (weights' .* X)) \ (X' * (weights' .* y));
    
    % 计算拟合值
    y_fit(i) = X(i, :) * beta;
end

end

在这个代码中，我们首先根据输入的自变量和因变量向量，以及平滑参数，计算每个样本点的局部加权线性回归权重。接着，利用这些权重来进行局部加权线性回归，计算出拟合的参数。最后，根据参数和输入的自变量，计算出拟合的因变量值。函数的输出结果是拟合的因变量向量。

matlab loess平滑

Matlab中的LOESS平滑是使用二阶多项式的局部加权非参数回归拟合来对一维数据进行平滑处理的方法。这个方法不需要使用Matlab的曲线拟合工具箱。LOESS平滑可以被认为是LOWESS方法的一种稍微更好的方法。它使用线性拟合来产生局部加权回归。

在Matlab中，可以使用函数fLOESS来执行LOESS平滑。这个函数可以对给定的一维数据进行平滑处理，从而得到平滑后的数据。下面是一个使用LOESS平滑的范例代码：

clear all; clc; close all;
xx = load('xnoisedata1.txt'); % 读入数据
time = xx(:,1); % 时间序列
x = xx(:,2); % 带噪数据
xmean = mean5_3(x, 50); % 调用mean5_3函数，平滑数据

% 作图
subplot 211; plot(time, x, 'k');
xlabel('时间/s'); ylabel('幅值');
title('原始数据');
xlim([0 max(time)]);

subplot 212; plot(time, xmean, 'k');
xlabel('时间/s'); ylabel('幅值');
title('平滑处理后的数据');
xlim([0 max(time)]);
set(gcf, 'color', 'w');

上述代码中，首先通过load函数读入数据，然后将时间序列和带噪数据分别赋给变量time和x。接下来，调用mean5_3函数对数据进行平滑处理，并将平滑后的数据赋给变量xmean。最后，使用subplot和plot函数将原始数据和平滑后的数据分别绘制在两个子图中，并添加相应的标签和标题。

另外，还可以使用Matlab的smooth函数对数据进行平滑处理。下面是一个使用smooth函数进行平滑处理的范例代码：

clc; clear;
count = load('count.dat'); % 读入数据

% 1°滑动平均滤波器，5小时的span。平滑全部数据
c = smooth(count(:));
C1 = reshape(c,24, 3);

% 画图（原始数据，平滑后的数据）
subplot(3, 1, 1);
plot(count, ':');
hold on;
plot(C1, '-');
title('Smooth C1 (All Data)');

% 2°相同的滤波器。分别对每列数据进行平缓。
C2 = zeros(24, 3);
for I = 1:3
    C2(:, I) = smooth(count(:, I));
end

% 画图（原始数据、平滑后的数据）
subplot(3, 1, 2);
plot(count, ':');
hold on;
plot(C2, '-');
title('Smooth C2 (Each Column)');

% 3°画出两次滑动后的数据的差值
subplot(3, 1, 3);
plot(C2 - C1, 'o-');
title('Difference C2 - C1');

上述代码中，首先通过load函数读入数据，然后使用smooth函数对全部数据进行平滑处理，并将平滑后的数据赋给变量C1。接下来，使用循环对每列数据分别进行平滑处理，并将平滑后的数据赋给变量C2。最后，使用subplot和plot函数将原始数据和平滑后的数据以及两次平滑后的数据之间的差值分别绘制在三个子图中，并添加相应的标题。

综上所述，Matlab中的LOESS平滑可以通过函数fLOESS或smooth函数来实现，可以对给定的一维数据进行平滑处理，得到平滑后的数据。