曲线构建

汽车行驶工况的构建和识别，用 MATLAB 搞定其实不难。这篇文章思路挺清晰，先把采集来的原始数据做了个预——比如异常值、不完整数据啥的都掉了。通过运动状态来切片，提取出了几百个运动学片段，方便后面聚类。 运动学特征参数有点多，不过别慌，作者用PCA帮你把维度压下来了，信息保留还挺充分。用K-means 聚类把这些片段分成畅通和拥堵两类。从中挑出最典型的片段合成一条完整的工况曲线，长度也控制在 1800 到 2000 秒，刚好够跑个测试。 代码是用MATLAB写的，思路比较工程化，适合做工况建模、节能算法验证之类的项目。如果你想看具体实现，可以参考文末附的几个链接，里面有 K-means 的实

PAUL框架用于曲线特征的实现，在低信噪比图像中进行子像素曲线特征的预先提供的无监督学习。

（一）、Ｍ手动输入方式构建曲线 在Mastercam9中，通过Ｍ手动输入方式构建曲线可通过以下步骤实现： 在主菜单中选择“C绘图”→“Ｓ曲线”→“Ｍ手动输入”。 按顺序选择曲线经过的一系列关键点。 点位选择完成后，按下ESC键退出操作。 （二）、Ａ自动选取方式构建曲线 （三）、Ｅ端点状态曲线 （四）、Ｃ转成曲线 （五）、Ｂ熔接曲线 此方法可以有效地绘制出符合设计需求的曲线，操作直观、步骤清晰。

在 PictureBox 中绘制曲线，使用 Line 等函数生成曲线。

非线性拟合的 Logistic 曲线，蛮适合拿来那种“S”型增长趋势的场景，像用户增长、药物反应这些都能用得上。用 MATLAB 来搞挺方便的，是配合fminspleas这种函数，拟合效果不错，收敛也快。 Logistic 模型本身就不算复杂，核心就是把那种逐渐趋于饱和的趋势用一个函数表达出来。你只要喂进去一些采样点，用最小二乘法一拟，拟出来的曲线贴合度还挺高的。 想系统了解的，推荐看看Logistic 回归那篇，讲得清楚，代码也直白；还有这篇使用 Fminspleas 进行 FMI 高效非线性回归拟合，对非线性优化做了比较细的拆解，适合搞深入点的同学。 用 MATLAB 跑起来的速度也挺快，

理解ＲＯＣ的正确用法，深入了解概念。

动态曲线绘制 (MFC) 基于数据库数据，利用 MFC 框架实时生成动态曲线图。

Bezier曲线是一种常用的数学曲线，可以通过Matlab轻松实现和调整。它在计算机图形学和工程设计中广泛应用，能够精确描述复杂的曲线轮廓。使用Matlab编程，可以方便地创建和优化Bezier曲线，满足不同应用场景的需求。

使用Matlab软件进行心形曲线的绘制。

Matlab是一款在数据处理领域非常优秀的软件工具，尤其在工程应用中画图功能尤为突出，下面提供的曲线绘制代码对你会非常有帮助。