传感器数据处理中的“准最小二乘法”及其微机处理结果

本文介绍了作者在传感器的数据处理中用来确定传感器最佳拟合直线的“准最小二乘法”及其微机处理结果。将计算机与该新方法及其程序相结合，不仅自动地找出了给定精度下的线性区，还使得传感器的非线性误差较目前公认拟合精度最高的最小二乘法的结果下降了3－20％。本方法对其它传感器以及需要用最小二乘法线性化的实验数据的处理都是非常适用的。     

整体最小二乘法直线拟合

针对在直线拟合中,因变量选取不同拟合的结果有差异现象,提出采用整体最小二乘法进行直线拟合。文章在分析直线方程特点的基础上,采用EIV模型描述直线方程,在解算中根据系数矩阵的特点应用QR分解分为将方程两部分,采用了混合最小二乘法求解。理论分析和实际计算结果表明,整体最小二乘法顾及了因变量和自变量的误差。拟合精度高于普通最小二乘法,采用整体最小二乘拟合直线,整体上优于普通最小二乘法。     

最小二乘法在石油闪点检测中的应用

以铂电阻分度函数为基础，利用最小二乘法算法，给出了拟合多项式，很好地解决了石油闪点检测系统中铂电阻不平衡电桥法测温方案中的非线性误差，其方便性和实用性已在应用中得到验证。     

基于最小二乘法的曲线拟合研究

在工程应用和科学实验中,曲线拟合是对系统做出结论或预测的重要手段。因此拟合误差变得非常重要,而最小二乘法作为曲线拟合最常用的方法,因其更为准确、实用而被广泛应用。该文就最小二乘法对实验所获得的数据进行曲线拟合,并对整个拟合过程进行归纳和总结,其中一些主要步骤是在Matlab中实现的。     

阻尼最小二乘法在偶偶变形核转动谱研究中的应用

本文较详细地介绍阻尼最小二乘法,并利用锕系偶偶核基带的丰富数据,对 Harrisω~23参数公式进行了拟合。结果表明,阻尼最小二乘法是检验ω~2展开转动谱公式的一种有效方法。     

基于最小二乘法的单摆实验数据处理

结合单摆实验实测数据,运用origin作图软件建立数学模型和相关系数检验,采用最小二乘法计算南京地区的重力加速度,并与平均值法与逐差法进行数据处理比较。实验计算结果表明,利用最小二乘法计算重力加速度准确可靠,误差仅为0.028%。上述方法也可很好地应用于基础物理实验中其它线性关系变量试验数据的分析与处理过程。     

三维空间点中基于最小二乘法的分段直线拟合方法

先将空间直线方程等价转化,这样就能够结合平面上的分段曲线拟合思想,再根据最小二乘法求出分段直线的方程,从而提出了三维空间离散点的最小二乘分段直线拟合方法,进而揭示三维数据之间的内在规律,再通过实验验证方法的有效性。     

C语言用于最小二乘法求最佳直线参数

介绍了用最小二乘法求最佳直线参数的C程序,用此程序可快捷、方便、精确地得出结果,省时、省力、效果良好。     

最小二乘法原理及其MATLAB实现

本文详细给出了最小二乘法的理论推导过程,并以实例的形式说明了如何使用MATLAB函数求解不同类型的拟合问题。     

非线性最小二乘法分析疟疾发病率的变化趋势

应用非线性的最小二乘法的L-M算法分析全国流行性疟疾发病率随时间变化规律.结果发现:疟疾发病率呈现出大幅度的周期性变化和长期的缓慢增加.由于标准偏差较小,线性迭加二阶的傅里叶多项式可能代表疟疾发病率的真实变化规律.疟疾发病率周期性变化的周期约为1年,这与长期监测的结果相一致;而1%左右的增加率可能是由于近几年人口流动激增和严重的环境污染造成的。     

最小二乘法线性拟合应注意的两个问题

从理论上分析了最小二乘法原理及其在实验曲线拟合中的应用，指出了最小乘法处理线性拟合应注意的两个问题：拟合应用条件；误差比较．     

整体最小二乘法与最小二乘法的差异性分析

加权整体最小二乘法(WTLS)估计变量误差模型(EIV)参数需要进行大量的矩阵运算,为了提升估计EIV模型参数的计算效率.本文以WTLS的平差准则为出发点,运用矩阵运算定理,研究了WLS与WTLS平差准则之间的联系,从理论上证明了最小二乘法(不加权)与整体最小二乘法(不加权)估计EIV模型参数的等价性;同时分析了在EIV模型参数是微小量的条件下,用加权最小二乘法(WLS)直接代替WTLS估计EIV模型参数的可行性.模拟结果表明,在坐标转换参数是微小量的情况下WLS和WTLS的解算结果基本一致,验证了理论分析的正确性.     

用最小二乘直线法求取直线度误差

通过与两端点直线法和最小区域法对比的方法,利用最小二乘原理,介绍了采用最小二乘直线法求取直线度误差的方法,并对最小二乘直线法求取直线度误差的可行性进行了探讨.     

教学实验数据处理中的平均分组法和最小二乘法

实验数据处理是教学实验中的一个重要环节,学生常因不能准确理解相关概念和分析方法,而采用了错误的实验数据处理方法。针对该问题,文中通过介绍实验数据处理中的平均分组法和最小二乘法,结合误差理论进行针对性分析,给出平均分组法计算量小但误差较大,最小二乘法所得结果精确度高但计算过程烦琐的结论。在教学实验数据处理环节,建议依靠计算机软件,使用最小二乘法来处理实验数据。     

最小二乘法拟合指数函数的研究

本文提出一种对复杂指数函数进行曲线拟合的计算方法,即通过函数所依赖的差分方程,运用最小二乘法作线性拟合.同常用的作图法相比,实验数据处理结果更为准确。     

最小二乘法的创立及其思想方法

目的探讨最小二乘法的历史发展过程及其创立者的思想与方法。方法历史考察与数理分析。结果勒让德在先驱者解线性方程组的基础上,以整体的思想方法创立了最小二乘法;高斯由寻找随机误差函数为突破,以独特的概率思想导出了正态分布,详尽地阐述了最小二乘法的理论依据。结论两位数学大师异曲同工地谱写了数理统计学的新篇。相比之下,高斯把最小二乘法推进得更远、更深刻,这极大地促进了数理统计学的发展。     

最小二乘法及其应用

探讨了最小二乘法的基本原理、几何解释、线性拟合和若干非线性拟合及其在物理、化学等学科中的应用。     

最小二乘法及其应用

探讨了最小二乘法的基本原理、几何解释、线性拟合和若干非线性拟合及其在物理、化学等学科中的应用。     

最小二乘法及其应用

探讨了最小二乘法的基本原理、几何解释、线性拟合和若干非线性拟合及其在物理、化学等学科中的应用.