Main Content

Diese Seite wurde mithilfe maschineller Übersetzung übersetzt. Klicken Sie hier, um die neueste Version auf Englisch zu sehen.

Visualisieren Sie die lineare Anpassung an verstreute ThingSpeak -Daten

Dieses Beispiel zeigt, wie Sie den Trend zwischen Umgebungstemperatur und relativer Luftfeuchtigkeit mit Curve Fitting Toolbox&trade visualisieren.

Lesen Sie Daten vom ThingSpeak Kanal der Wetterstation

Der ThingSpeak Kanal 12397 enthält Daten der MathWorks Wetterstation in Natick, Massachusetts. Die Daten werden einmal pro Minute erfasst. Die Felder 3 und 4 enthalten jeweils Feuchtigkeits- und Temperaturdaten. Lesen Sie die Daten mit der Funktion thingSpeakRead von Kanal 12397 an einem bestimmten Tag, zum Beispiel 01.05.2016.

startDate = datetime('May 1, 2016 12:01 AM');
endDate = datetime('May 2, 2016 12:01 AM');
data = thingSpeakRead(12397,'DateRange',[startDate, endDate],'Fields',[3 4],'OutputFormat','Table');

Passen Sie eine lineare Kurve an die Daten an

Warme Luft speichert mehr Feuchtigkeit als kalte Luft. Die relative Luftfeuchtigkeit ist die Menge an Feuchtigkeit in der Luft im Vergleich zu dem, was die Luft bei dieser Temperatur aufnehmen kann. Wenn die Luft also wärmer wird, erhöht sich die Menge an Feuchtigkeit, die die Luft speichern kann, und die relative Luftfeuchtigkeit nimmt ab. Dies deutet darauf hin, dass zwischen der Umgebungslufttemperatur und der relativen Luftfeuchtigkeit ein umgekehrter Zusammenhang besteht. Sie können eine lineare Linie an die Daten anpassen, um zu sehen, ob ein umgekehrter linearer Trend vorliegt.

fitObject = fit(data.TemperatureF,data.Humidity,'poly1');

Stellen Sie die angepassten Daten grafisch dar

Stellen Sie die angepassten Daten grafisch dar, um zu sehen, ob eine lineare Kurvenanpassung die Beziehung zwischen Umgebungstemperatur und relativer Luftfeuchtigkeit erfasst.

figure;
plot(fitObject,data.TemperatureF,data.Humidity,'o');

xlabel('Ambient Temperature [^{\circ}F]');
ylabel('Relative Humidity [%]');
title('Linear Relationship Between Ambient Temperature and Relative Humidity');

Sie können sehen, dass die angepasste Linie eine negative Steigung aufweist und dass mit zunehmender Umgebungstemperatur die relative Luftfeuchtigkeit abnimmt, was auf eine umgekehrte lineare Beziehung hindeutet.

Siehe auch

Funktionen