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LabVIEW 8.2的曲线拟台与插值 -

来源: 网络用户发布,如有版权联系网管删除 2018-08-07 

[导读]在应用领域,人们经常面临一个解析函数描述数据的问题,解决这个问题的方法有插值和拟合两种。在插值方法中,假定给定的数据是正确的,要求以某种方法估算出函数其他数据点;在拟合方法中,要求找出某条光滑曲线最佳

在应用领域,人们经常面临一个解析函数描述数据的问题,解决这个问题的方法有插值和拟合两种。在插值方法中,假定给定的数据是正确的,要求以某种方法估算出函数其他数据点;在拟合方法中,要求找出某条光滑曲线最佳地拟合给定的数据,但不必经过给定的数据点。插值和拟合都是根据一些已知的数据来构造未知数据,所不同的是,拟合要找出一个曲线方程式,而插值只要求得插值点数据即可。

曲线拟合的本质是求解超定方程组,因此存在多种不同方法定义的最佳拟合,并存在无穷多种可能的曲线解。由此引出如何解释最佳拟合、如何选择最佳曲线的问题。在数学上,常常把最佳拟合解释为数据点误差平方和最小,而且所用的曲线限定为多项式,称多项式的最小二乘拟合。

曲线拟合节点位于函数选板的“数学→拟合”,如图所示。

如表详细列出了曲线拟合子选板中函数和Ⅵ节点的图标、接线端、名称和功能,其中常见输入参数意义如下。

Y:输入的应变量序列,大小不小于2。

X:输入的自变量序列,和Y大小相同。

Weight:对应的权重序列。

tolerance:计算精度,默认为0.0001。

method:拟合方法,0表示平方,1表示绝对值,2表示4次方。

拟合子选板



如图 拟合子选板

如表 拟合子选板节点

拟合子选板节点



拟合子选板节点(续)





来源:ks990次

本文引用地址: http://www.21ic.com/app/eda/201806/769587.htm



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