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曲线拟合的最小二乘法在数据采集中的应用

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标签: 曲线拟合的最小二乘法在数据采集中的应用

曲线拟合的最小二乘法在数据采集中的应用

介绍曲线拟合的最小二乘法的原理及公式推导,根据对数据采集系统的分析,提出此方法在数据采集中的应用。以Delphi编程为例给出最小二乘法直线拟合的实现代码。〔关社词」曲线拟合;最小二乘法;数据采集0  前言在数  据  采  集系统中,由于数据采集传感器或自动化仪表自身电气特性因素或现场环境工况等因素的变化,随着时间的推移或生产工况的变化,所采集的数据经常发生漂移,不能真正反映实际生产运行状态,因此在数据采集系统中,必须采取数据修正技术。实际当中,经常采用多项式修正法对采集的数据加以修正处理,而多项式系数的获得受多种实际情况的影响,即实际工况数据与传感器电气特性之间的关系符合何种曲线。采用恰当的关系曲线进行数据拟合,才能达到预期的效果。实际  当  中  ,很多传感器件的电压或电流特性与反映的工况数据在特定的量程范围内呈线性关系或低次多项式关系,本文正是以此为基础研究曲线拟合的最小二乘法在实际中的应用与编程实现。在系  统  修  正处理过程中,设x‘为现有系统采集数据,y‘为实际工况数据(i=1,2,""",n),本文问题在于如何根据已知的数据对(xi,yt),设法构造一条曲线,反映所给数据点总的趋势,并以此为结果,使得对于系统采集的任一数据x,利用曲线求得了,用其作为真实数据y的逼近,并作为系统最终采集结果。

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