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labview对数据进行线性拟合 如何应用最小二乘法进行实验曲线拟合?

浏览量:1762 时间:2021-03-14 12:46:07 作者:admin

如何应用最小二乘法进行实验曲线拟合?

打开excel,首先将数据绘制成线性图表,然后在图表中添加趋势线,然后选中“显示公式”以符合数据公式。最小二乘法(又称最小二乘法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法,可以很容易地得到未知数据,并且得到的数据与实际数据之间的误差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲线拟合。其他优化问题也可以用最小化能量或最大熵来表示。拟合:对于给定的数据点{(Xi,Yi)}(I=0,1在固定函数类Φ中,求P(x)∈Φ,使误差平方和e^2最小,e^2=∑[P(Xi)-Yi]^2。从几何学上讲,就是求并给出一个不动点{(Xi,Yi)}(I=0,1y=P(x)。函数p(x)称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数p(x)的方法称为曲线拟合的最小二乘法。

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