实验数据曲线拟合方法研究
本科毕业设计论文题目实验数据曲线拟合方法研究
专业名称
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指导教师
毕业时间
毕业
一、题目
实验数据曲线拟合方法研究
二、指导思想和目的要求
通过毕业设计，使学生对所学自动控制原理、现代控制原理、控制系统仿真、电子技术等的基本理论和基本知识加深理解和应用；培养学生设计计算、数据处理、文件编辑、文字表达、文献查阅、计算机应用、工具书使用等基本事件能力以及外文资料的阅读和翻译技能；掌握常用的实验数据曲线拟合方法，培养创新意识，增强动手能力，为今后的工作打下一定的理论和实践基础。
要求认真复习有关基础理论和技术知识，认真对待每一个设计环节，全身心投入，认真查阅资料，仔细分析被控对象的工作原理、特性和控制要求，按计划完成毕业设计各阶段的任务，重视理论联系实际，写好毕业论文。
三、主要技术指标
设计系统满足以下要求：
数据拟合误差要尽量的小的同时保证曲线的线形形状最佳。
四、进度和要求
1、搜集中、英文资料，完成相关英文文献的翻译工作，明确本课题的国内外研
究现状及研究意义；（第1、2周）
2、撰写开题报告；（第
3、4周）
3、应用最小二乘法进行曲线拟合；（第5、6周）
4、应用Matlab命令曲线拟合；（第7、8周）
5、应用Matlab图形用户界面曲线拟合；（第9、10周）
6、研究其他曲线拟合方法；（第11周）
7、整理资料撰写毕业论文；
（1）初稿；（第12、13周）（2）二稿；（第14周）
8、准备答辩和答辩。（第15周）
五、主要参考书及参考资料
[1]卢京潮，《自动控制原理》，西北工业大学出版社，2010.6
[2]胡寿松，《自动控制原理》，科学出版社，2008，6
[3]薛定宇，陈阳泉，《系统仿真技术与应用》，清华大学出版社，2004.4
[4]王正林，《Matlab/Simulink与控制系统仿真》，电子工业出版社，2009.7
[5]李桂成，《计算方法》，电子工业出版社，2013.8
[6]蒋建飞，胡良剑，唐俭.数值分析及其Matlab实验【M】.北京：科学出版社，2008
学生指导教师系主任
摘要
在我们实际的实验和勘探中，都会产生大量的数据。为了解释这些数据或者根据这些数据作出预测、判断，给决策者提供重要的依据。需要对测量数据进行拟合，寻找一个反映数据变化规律的函数。
本文介绍了几种常用的数据拟合方法，线性拟合、二次函数拟合、数据的n 次多项式拟合等。并着重对曲线拟合进行了研究，介绍了线性与非线性模型的曲线拟合方法，最小二乘法、牛顿迭代法等。在传统的曲线拟合基础上，为了提高曲线拟合精度，本文还研究了多项式的摆动问题，从实践的角度分析了产生这些摆动及偏差的因素和特点，总结了在实践中减小这些偏差的处理方法。采用最小二乘法使变量转换后所得新变量离均差平方和最小，并不一定能使原响应变量的离均差平方和最小，所以其模型的拟合精度仍有提高的空间。随着计算机技术的发展，实验数据处理越来越方便。但也提出了新的课题，就是在选择数据处理方法时应该比以往更为慎重。因为稍有不慎，就会非常方便地根据正确的实验数据得出不确切的乃至错误的结论。所以提高拟合的准确度是非常有必要的。
关键词：数据拟合、最小二乘法、曲线拟合、多项式摆动
ABSTRACT
In our experiments and exploration, it will produce large amounts of data. In order to explain these data to make predictions based on these data to determine, provide an important basis for policy makers .Need to fit the measured data to find a function to reflect data changes in the law.This article describes several commonly used data fitting methods, and focused on a nonlinear curve fitting of the model.
This paper introduces some commonly used data fitting method, linear fitting, secondary function fitting, data n times polynomial fitting etc. T And focuses on the curve fitting, introduced the linear and nonlinear model of curve fitting method, the least square method, Newton iterative method, etc. In the traditional curve fitting basis, in order to improve the curve fitting precision, this paper also studies the polynomial swing, from the perspective of the practice the oscillation and deviation of factors and characteristics, and summarizes the decrease in practice the treatment method of these deviations. The least square method to variable after converting from new variables are the sum of squared residuals minimum, not necessarily make the original response from all the variables of the sum of squared residuals minimum, so the model fitting precision still has room to improve. With the development of computer technology, the experiment data processing more and more convenient. But also put forward the new subject, which is in the data processing method of choice should be more careful than ever before. Because carelessly a bit, it can be very easily according to the correct experimental data that not the exact and even the wrong conclusion. Therefore, to raise the fitting accuracy is very necessary.
KEY WORDS：Data Fitting , Least square method , Curve fitting , Polynomial swing
目录
摘要 .............................................................................................................................. I
ABSTRACT................................................................................................................. II
第1章绪论 (5)
1.1引言 (5)
1.2研究背景 (5)
1.3研究意义 (7)
1.4本论文主要内容 (7)
第2章曲线拟合及最小二乘法 (9)
2.1线性模型的曲线拟合 (9)
2.2最小二乘法基本原理 (9)
2.3用正交多项式作最小二乘拟合 (11)
2.4非线性模型的曲线拟合 (13)
2.4.1常见非线性模型 (13)
2.4.2牛顿迭代 (15)
第3章基于MALTAB实现最小二乘法 (18)
3.1 Matlab简介 (18)
3.1.1 Matlab的概况 (18)
3.1.2 Matlab的语言特点 (18)
3.1.3 Matlab工作界面 (19)
3.1.4优势特点 (20)
3.2 用MALTAB实现曲线拟合 (20)
3.2.1最小二乘法 (20)
3.2.2非线性曲线拟合 (23)
3.2.3多项式曲线 (24)
第4章多项式的摆动 (26)
4.1多项式摆动介绍 (26)
4.2影响多项式拟合偏差的因素 (28)
4.2.1实验数据的不均匀性 (28)
4.2.2数据的密度 (29)
4.2.3拟合曲线的适用区间 (29)
4.3使用多项式拟合的注意事项 (29)
4.3.1尽量避免高阶多项式的拟合 (29)
4.3.2保持密度 (30)
4.3.3其它的非线性拟合方法 (30)
第5章全文总结 (31)
参考文献 (32)
致谢 (33)
毕业设计小结 (34)
第1章绪论
1.1引言
在我们实际的实验和勘探中，都会产生大量的数据。为了解释这些数据或者根据这些数据作出预测、判断，给决策者提供重要的依据。需要对测量数据进行拟合，寻找一个反映数据变化规律的函数。
在解决实际工程问题和科学实验的过程中，经常需要通过研究某些变量之间的函数关系，帮我们去认识事物内在的规律和本质属性，这些变量间的未知的关系一般隐含在从观测、试验而得到的一组离散的数据之中。所以，是否能够根据一组试验观测数据来找到变量之间的相对准确的函数关系成为了解决工程实际问题的关键。
归纳总结数据拟合理论在工程中实际应用，发掘各个数据拟合算法的在实际应用中的应用范围适用性。通过对本项目的研究和分析，使得实际中的工程问题根据不同的需求使用最合适的拟合算法，从而提高拟合的精确度。研究和发展数据拟合理论，发掘各种数据拟合的优化方案。
根据离散的数据，我们想要得到连续的函数或更加密集的离散方程与已知数据相吻合。如何选择数学模型，如何减小误差，如何使得逼近函数图像最靠近那些数据点，使得优化拟合算法变得十分重要。
1.2研究背景
在实验中，实验和戡测常常会产生大量的数据。为了解释这些数据或者根据这些数据作出预测、判断，给决策者提供重要的依据。需要对测量数据进行拟合，寻找一个反映数据变化规律的函数。数据拟合方法与数据插值方法不同，它所处理的数据量大而且不能保证每一个数据没有误差，所以要求一个函数严格通过每一个数据点是不合理的。数据拟合方法求拟合函数，插值方法求插值函数。这两类函数最大的不同之处是，对拟合函数不要求它通过所给的数据点，而插值函数
则必须通过每一个数据点。例如，在某化学反应中，测得生成物的质量浓度y (10–3 g/cm3)与时间t（min）的关系如表(1-1)所示
表1-1 某化学反应数据
显然，连续函数关系
通过表中的数据不可能
确切地得到这种关系。何
况，由于仪器和环境的影
响，测量数据难免有误
差。因此只能寻求一个近
拟表达式)
=（1-1）
(t
y?
寻求合理的近拟表达式，
以反映数据变化的规律，这种方法就是数据拟合方法。数据拟合需要解决两个问
?作为拟合函数（数学模型）；第二，对于选题：第一，选择什么类型的函数)
(t
定的拟合函数，如何确定拟合函数中的参数。
数学模型应建立在合理假设的基础上，假设的合理性首先体现在选择某种类型的拟合函数使之符合数据变化的趋势（总体的变化规律）。拟合函数的选择比较灵活，可以选择线性函数、多项式函数、指数函数、三角函数或其它函数，这应根据数据分布的趋势作出选择。为了问题叙述的方便，将例1的数据表写成一般的形式
表1-2 函数一般形式
1.3研究意义
曲线拟合，俗称拉曲线，是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合。
在科学实验或社会活动中，人们常常需要观测很多数据的规律， 通过实验或者观测得到量x 与y 的一组数据对（i i y x ,）(i=1，2， …，N)，其中错误！未找到引用源。i x 是彼此不同的。人们希望用一类与数据本质规律相适应的解析
表达式 ),(c x f y 来反映量x 与y 之间的依赖关系，即在一定意义下“最佳”地逼近或拟合已知数据。),(c x f 常称作拟合模型，当c 在f 中线性出现时，称为线性模型，否者称为非线性模型。线性模型是回归模型中最常见的一种，但在实际中，许多现象之间的关系往往并不是线性的，而是呈现某种曲线关系。如服药后血药浓度与时间的关系，病毒剂量与致死率的关系，化学反应的反应物浓度与反应速度的关系。这就产生的曲线拟合，用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。
为了提高曲线拟合精度，本文还研究了多项式的摆动问题，从实践的角度分析了产生这些摆动及偏差的因素和特点，总结了在实践中减小这些偏差的处理方法。采用最小二乘法使变量转换后所得新变量离均差平方和最小，并不一定能使原响应变量的离均差平方和最小，所以其模型的拟合精度仍有提高的空间。随着计算机技术的发展，实验数据处理越来越方便。但也提出了新的课题，就是在选择数据处理方法时应该比以往更为慎重。因为稍有不慎，就会非常方便地根据正确的实验数据得出不确切的乃至错误的结论。所以提高拟合的准确度是非常有必要的。
1.4本论文主要内容
本文介绍了几种常用的数据拟合方法，并着重对曲线拟合进行了研究，介绍了线性与非线性模型的曲线拟合方法，最小二乘法、牛顿迭代法等。介绍一种科学计算软件Matlab ，Matlab 是集数值计算、符号运算及出色的图形处理、程序
铁磁材料的滞回线和基本磁化曲线实验报告
南昌大学物理实验报告课程名称：普通物理实验（2） 实验名称：铁磁材料的磁滞回线和基本磁化曲线 学院：专业班级： 学生姓名：学号： 实验地点：座位号： 实验时间： 一、实验目的： 1、掌握用磁滞回线测试仪测绘磁滞回线的方法。 2、了解铁磁材料的磁化规律，用示波器法观察磁滞回线比较两种典型铁磁物质的动态磁化特性。 3、测定样品的磁化特性曲线（B-H曲线），并作μ-H曲线。 4、测绘样品在给定条件下的磁滞回线，估算其磁滞损耗以及相关H C、B R、B M、H、B的等参量。 二、实验仪器： TH—MHC型智能磁滞回线测试仪、示波器。 三、实验原理： 1．铁磁材料的磁滞特性
铁磁物质是一种性能特异，用途广泛的材料。铁、钴、镍及其众多合金以及含铁的氧化物（铁氧体）均属铁磁物质。其特性是在外磁场作用下能被强烈磁化，即磁导率μ很高。另一特征是磁滞，铁磁材料的磁滞现象是反复磁化过程中磁场强度H与磁感应强度B之间关系的特性。即磁场作用停止后，铁磁物质仍保留磁化状态，图1为铁磁物质的磁感应强度B与磁场强度H之间的关系曲线。 图中的原点O表示磁化之前铁磁物质处于磁中性状态，即B＝H＝O，当磁场强度H 从零开始增加时，磁感应强度B随之从零缓慢上升，如曲线Oa，继之B随H迅速增长，如曲线ab所示，其后B的增长又趋缓慢，并当H增至H S时，B达到饱和值B S这个过程的OabS曲线称为起始磁化曲线。如果在达到饱和状态之后使磁场强度H减小，这时磁感应强度B的值也要减小。图1表明，当磁场从H S逐渐减小至零，磁感应强度B并不沿起始磁化曲线恢复到“O”点，而是沿另一条新的曲线SR下降，对应的B值比原先的值大，说明铁磁材料的磁化过程是不可逆的过程。比较线段OS和SR可知，H减小B相应也减小，但B的变化滞后于H的变化，这种现象称为磁滞。磁滞的明显特征是当H＝O时，磁感应强度B值并不等于0，而是保留一定大小的剩磁Br。 当磁场反向从0逐渐变至－H D，磁感应强度B消失，说明要消除剩磁，可以施加反向磁场。H D称为矫顽力，它的大小反映铁磁材料保持剩磁状态的能力，曲线RD称为退磁曲线。 图1还表明，当磁场按H S→O→H C→?H S→O→H D′→H S次序变化，相应的磁感应强度B则沿闭合曲线SRDS′R′D′S变化，可以看出磁感应强度B值的变化总是滞后于磁场强度H的变化，这条闭合曲线称为磁滞回线。当铁磁材料处于交变磁场中时（如变压器中的铁心），将沿磁滞回线反复被磁化→去磁→反向磁化→反向去磁。磁滞是铁磁材料的重要特性之一，研究铁磁材料的磁性就必须知道它的磁滞回线。各种不同铁磁材料有不同的磁滞回线，主要是磁滞回线的宽、窄不同和矫顽力大小不同。 当铁磁材料在交变磁场作用下反复磁化时将会发热，要消耗额外的能量，因为反复磁化时磁体内分子的状态不断改变，所以分子振动加剧，温度升高。使分子振动加剧的能量是产生磁场的交流电源供给的，并以热的形式从铁磁材料中释放，这种在反复磁化过程中能量的损耗称为磁滞损耗，理论和实践证明，磁滞损耗与磁滞回线所围面积成正比。 当初始状态为H＝B＝O的铁磁材料，在交变磁场强度由弱到强依次进行磁化，可以得到面积由小到大向外扩张的一簇磁滞回线，如图2所示，这些磁滞回线顶点的连线称为铁磁材料的基本磁化曲线。 图1 铁磁质起始磁化图2 同一铁磁材料的 曲线和磁滞回线一簇磁滞回线
第三章_曲线拟合算法的研究汇总
第三章 曲线拟合算法的研究 3.1 引言 随着航空、汽车等现代工业与计算机技术的发展，圆锥曲线与列表点曲线已经成为形状数学描述的常用方法，得到了广泛的应用。为了满足激光切割加工任务的需要，自动编程系统集成了多种曲线拟合算法，这样利用现有的激光切割机，即可实现特殊曲线的插补功能，极大地丰富系统的插补能力，满足复杂的生产要求。 3.2 圆锥曲线拟合算法的研究 在经济型数控系统中，对于圆锥曲线即平面二次曲线的加工是数控加工中经常遇到的问题，随着数控加工对圆锥曲线插补的需求，近年来有关各种圆锥曲线的插补算法应运而生[26]。常用的解决方法是先用低次的有理参数曲线拟合或将其离散，再用直线、圆弧逼近，然后才能进行数控加工[28]。本章从一个新的视角利用双圆弧方法，提出先对圆锥曲线进行标准化处理，再用双圆弧拟合逼近，然后再进行数控加工。这样的优点是：圆弧样条的等距曲线还是圆弧；双圆弧样条能达到C 1连续，基本上能满足要求；所有数控系统都具有直线插补和圆弧插补功能，无需增加额外负担。 由于工程应用不同，对曲线拟合的要求也不同。有的只要求拟合曲线光滑，有的要求光顺[9-10]。本章中开发的软件要求是：支持多种常用圆锥曲线的拟合；拟合曲线要求光滑；拟合曲线与函数曲线间的误差应控制在允许的范围之内，且拟合圆弧段数较少。 本章提出的对圆锥曲线的插补，是建立在对平面任意二次曲线可以进行分类的基础上，先将二次曲线进行分类，然后对各类曲线分别进行双圆弧拟合，这样就可以直接利用数控系统的圆弧插补功能进行插补。 3.2.1 圆锥曲线的一般理论[9] 在平面直角坐标系中，二元二次方程所表示的曲线称为二次曲线。其中系数A 、B 、 C 、 D 、 E 、 F 为实常数，且A 、B 、C 不同时为零。 022=+++++F Ey Dx Cy Bxy Ax (3.1) 式（3.1）称为圆锥曲线的隐式方程。令 AC B 42-=? （3.2） 称上式为二元二次方程（3.1）的判别式。 0
用示波器观察铁磁材料的动态磁滞回线_实验报告
图1 起始磁化曲线和磁滞回线 用示波器观察铁磁材料动态磁滞回线 【摘要】铁磁材料按特性分硬磁和软磁两大类，铁磁材料的磁化曲线和磁滞回线，反映该材料的重要特性。软磁材料的矫顽力H c 小于100A/m ，常用做电机、电力变压器的铁芯和电子仪器中各种频率小型变压器的铁芯。磁滞回线是反映铁磁材料磁性的重要特征曲线。矫顽力和饱和磁感应强度B s 、剩磁B r P 等参数均可以从磁滞回线上获得.这些参数是铁磁材料研制、生产、应用是的重要依据。 【关键词】磁滞回线 示波器 电容 电阻 Bm Hm Br H 【引言】铁磁物质的磁滞回线能够反映该物质的很多重要性质。本实验主要运用示波器的X 输入端和Y 输入端在屏幕上显示的图形以及相关 数据，来分析形象磁滞回线的一些因素,并根据 数据的处理得出动态磁滞回线的大致图线。 【实验目的】 1. 认识铁磁物质的磁化规律，比较两种典 型的铁磁物质的动态磁化特性。 2. 测定样品的H D 、B r 、B S 和（H m ·B m ）等参 数。 3. 测绘样品的磁滞回线，估算其磁滞损耗。 【实验仪器】 电阻箱(两个),电容(3-5微法)，数字万用表，示波器，交流电源，互感器。 【实验原理】 铁磁物质是一种性能特异，用途广泛的材 料。铁、钴、镍及其众多合金以及含铁的氧化物 （铁氧体）均属铁磁物质。其特征是在外磁场作用下能被强烈磁化，故磁导率μ很高。另一特征是磁滞，即磁化场作用停止后，铁磁质仍保留磁化状态，图1为铁磁物质的磁感应强度B 与磁化场强度H 之间的关系曲线。 图中的原点O 表示磁化之前铁磁物质处于磁中性状态，即B ＝H ＝O ，当磁场H 从零开始增加时，磁感应强度B 随之缓慢上升，如线段oa 所示，继之B 随H 迅速增长，如ab 所示，其后B 的增长又趋缓慢，并当H 增至H S 时，B 到达饱和值B S ，oabs 称为起始磁化曲线。图1表明，当磁场从H S 逐渐减小至零，磁感应强度B 并不沿起始磁化曲线恢复到“O ”点，而是沿另一条新的曲线SR 下降，比较线段OS 和SR 可知，H 减小B 相应也减小，但B 的变化滞后于H 的变化，这现象称为磁滞，磁滞的明显特征是当H ＝O 时，B 不为零，而保留剩磁Br 。 当磁场反向从O 逐渐变至－H D 时，磁感应强度B 消失，说明要消除剩磁，必须施加反向磁场，H D 称为矫顽力，它的大小反映铁磁材料保持剩磁状态的能力，线段RD 称为退磁曲线。 图1还表明，当磁场按H S →O →H D →-H S →O →H D ′→H S 次序变化，相应的磁感应强度B 则沿闭合曲线S S RD 'S D R ''变化，这闭合曲线称为磁滞回线。所以，当铁磁材料处于交变磁场中时（如变压器中的铁心），将沿磁滞回线反复被磁化→去磁→反向磁化→反向去磁。在此过程中要消耗额外的能量，并以热的形式从铁磁材料中释放，这种损耗称为磁滞损耗，可以证明，磁滞损耗与磁滞回线所围面积成正比。
数据拟合文献综述
一、前言部分 本文首先指明了数据拟合的研究背景和意义，以及关于数据拟合问题所做的相关工作和当前的研究现状。二次拟合曲线由于有着良好的几何特性、较低的次数及灵活的控制参数，成为基本的体素模型之一，在计算机图形学和计算机辅助几何设计等领域中起着重要的作用。 解决数据拟合问题的基本思想是最小二乘法，本文中给出了最小二乘法的基本思想。分析解决数据拟合问题所采用的算法，并对典型性的算法进行了较为详细的求解。 关键词数据拟合；最小二乘法；多项式拟合； 二、主题部分 2.1 国内外研究动态，背景及意义 数学分有很多学科，而它主要的学科大致产生于商业计算的需要、了解数字间的关系、测量土地及预测天文事件。而在科技飞速发展的今天数学也早已成为众多研究的基础学科。尤其是在这个信息量巨大的时代，实际问题中国得到的中离散数据的处理也成为数学研究和应用领域中的重要的课题。 比如科学实验中，我们经常要从一组试验数据(,) i i x y，i = 0,1,...,n中来寻找自变量x和因变量y之间的函数关系，通常可以用一个近似函数y = f (x)表示。而函数y = f (x)的产生方法会因为观测数据和具体要求不同而不同，通常我们可以采用数据拟合和函数插值两种方法来实现。 数据拟合主要考虑到了观测数据会受到随机观测误差的影响，需要寻求整体误差最小、能够较好的反映出观测数据的近似函数y = f (x)，这时并不要求得 到的近似函数y = f (x)必须满足y i = () i f x,i = 0,1,…,n。 函数插值则要求近似函数y = f (x)在每一个观测点 i x处一定要满足y i= () i f x，i = 0,1,…,n。在这种情况下，通常要求观测数据相对比较准确，即不考虑观测误差的影响。 所以，可以通过比如采样、实验等方法而得到若干的离散的数据，根据这些离散的数据，我们往往希望能得到一个连续函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合。这个过程叫做拟合。也就是说，如果数据不能满足某一个特定的函数的时候，而要求我们所要求的逼近函数“最优的” 靠近那些数据点，按照误差最小的原则为最优标准来构造出函数。我们称这个函数为拟合函数。 2.1.1 国内外研究现状 在通过对国内外有关的学术刊物、国际国内有关学术会议和网站的论文进行参阅。数据拟合的研究和应用主要是面对各种工程问题，有着系统的研究和很大的发展。通过研究发展使得数据拟合有着一定的理论研究基础。尤其是关于数据
曲线拟合的数值计算方法实验
曲线拟合的数值计算方法实验 【摘要】实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系；疾病疗效与疗程长短的关系；毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合（curve fitting）是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。曲线直线化是曲线拟合的重要手段之一。对于某些非线性的资料可以通过简单的变量变换使之直线化，这样就可以按最小二乘法原理求出变换后变量的直线方程，在实际工作中常利用此直线方程绘制资料的标准工作曲线，同时根据需要可将此直线方程还原为曲线方程，实现对资料的曲线拟合。常用的曲线拟合有最小二乘法拟合、幂函数拟合、对数函数拟合、线性插值、三次样条插值、端点约束。 关键词曲线拟合、最小二乘法拟合、幂函数拟合、对数函数拟合、线性插值、三次样条插值、端点约束 一、实验目的 1.掌握曲线拟合方式及其常用函数指数函数、幂函数、对数函数的拟合。 2.掌握最小二乘法、线性插值、三次样条插值、端点约束等。 3.掌握实现曲线拟合的编程技巧。 二、实验原理 1.曲线拟合 曲线拟合是平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。用解析表达式逼近离散数据的一种方法。在科学实验或社会活动中，通过 实验或观测得到量x与y的一组数据对（X i ，Y i )（i=1，2，...m），其中各X i 是彼此不同的。人们希望用一类与数据的背景材料规律相适应的解析表达式，y=f(x，c）来反映量x与y之间的依赖关系，即在一定意义下“最佳”地逼近或 拟合已知数据。f(x，c)常称作拟合模型，式中c=(c 1，c 2 ，…c n )是一些待定参 数。当c在f中线性出现时，称为线性模型，否则称为非线性模型。有许多衡量拟合优度的标准，最常用的一种做法是选择参数c使得拟合模型与实际观测值在
实验数据与曲线拟合
实验数据与曲线拟合 1. 曲线拟合 1. 曲线拟合的定义 2. 简单线性数据拟合的例子 2. 最小二乘法曲线拟合 1. 最小二乘法原理 2. 高斯消元法求解方程组 3. 最小二乘法解决速度与加速度实验 3. 三次样条曲线拟合 1. 插值函数 2. 样条函数的定义 3. 边界条件 4. 推导三次样条函数 5. 追赶法求解方程组 6. 三次样条曲线拟合算法实现 7. 三次样条曲线拟合的效果 4. 12.1 曲线拟合 5. 12.1.1 曲线拟合的定义 6. 曲线拟合(Curve Fitting)的数学定义是指用连续曲线近似地刻画或比拟平面上一组离散点所表示的坐 标之间的函数关系，是一种用解析表达式逼近离散数据的方法。曲线拟合通俗的说法就是“拉曲线”，也就是将现有数据透过数学方法来代入一条数学方程式的表示方法。科学和工程遇到的很多问题，往往只能通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，如果能够找到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程，使得实验数据与方程的曲线能够在最大程度上近似吻合，就可以根据曲线方程对数据进行数学计算，对实验结果进行理论分析，甚至对某些不具备测量条件的位置的结果进行估算。 7. 12.1.2 简单线性数据拟合的例子 8. 回想一下中学物理课的“速度与加速度”实验：假设某物体正在做加速运动，加速度未知，某实验人员 从时间t0 = 3秒时刻开始，以1秒时间间隔对这个物体连续进行了12次测速，得到一组速度和时间的离散数据，请根据实验结果推算该物体的加速度。 9. 表 12 – 1 物体速度和时间的测量关系表 10. 在选择了合适的坐标刻度之后，我们就可以在坐标纸上画出这些点。如图12–1所示，排除偏差明显 偏大的测量值后，可以看出测量结果呈现典型的线性特征。沿着该线性特征画一条直线，使尽量多的测量点能够位于直线上，或与直线的偏差尽量小，这条直线就是我们根据测量结果拟合的速度与时间的函数关系。最后在坐标纸上测量出直线的斜率K，K就是被测物体的加速度，经过测量，我们实验测到的物体加速度值是1.48米/秒2。
磁滞回线的测量实验报告
磁滞回线的测量实验报 告 公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-
石家庄铁道大学物理实验中心 第1页 共10页 实验名称： 用示波器观测铁磁材料的动态磁滞回线 姓 名 学 号 班 级 桌 号 教 室 基础教学楼1101 实验日期 2016年 月 日 节 一、实验目的： 1、掌握磁滞、磁滞回线、磁化曲线、基本磁化曲线、矫顽力、剩磁、和磁导率的的概念。 2、学会用示波法测绘基本磁化曲线和动态磁滞回线。 3、根据磁滞回线测定铁磁材料在某一频率下的饱和磁感应强度Bs 、剩磁Br 和矫顽力Hc 的数值。 4、研究磁滞回线形状与频率的关系；并比较不同材料磁滞回线形状。 二、实验仪器 1. 双踪示波器 2. DH4516C 型磁滞回线测量仪 评 分 此实验项目教材没有相应内容，请做实验前仔细阅读本实验报告！并携带计算器，否则实验无法按时完成！
图1 磁性材料的磁化曲线图2 磁滞回线和磁化曲 线 2、磁滞现象、剩磁、矫顽力、磁滞回线 当铁磁质磁化达到饱和后，如果使H逐步退到零，B也逐渐减小，但B 的减小“跟不上”H的减小（B滞后于H）。即：其轨迹并不沿原曲线SO， 而是沿另一曲线Sb下降。当H下降为零时，B不为零，而是等于B r ，说明铁磁物质中，当磁化场退为零后仍保留一定的磁性。这种现象叫磁滞现象， B r 叫剩磁。若要完全消除剩磁B r ，必须加反向磁场，当B=0时磁场的值H c 为铁磁质的矫顽力。 当反向磁场继续增加，铁磁质的磁化达到反向饱和。反向磁场减小到零，同样出现剩磁现象。不断地正向或反向缓慢改变磁场，磁化曲线成为一闭合曲线，这个闭合曲线称为磁滞回线，如图2所示。 3、基本磁化曲线 对于同一铁磁材料，设开始时呈去磁状态，依次选取磁化电流I 1 、 I 2、….I n ，则相应的磁场强度为H 1 、H 2 、….H 3 ，在每一磁化电流下反复交换 电流方向（称为磁锻炼），即在每一个选定的磁场值下，使其方向反复发生 几次变化（如H 1→- H 1 →H 1 →- H 1 ….），这样操作的结果，是在每一个电流
一种分段曲线拟合方法研究
一种分段曲线拟合方法研究 摘要：分段曲线拟合是一种常用的数据处理方法，但在分段点处往往不能满足连续与光滑.针对这一问题，本文给出了一种能使分段点处连续的方法.该方法首先利用分段曲线拟合对数据进行处理；然后在相邻两段曲线采用两点三次Hermite插值的方法，构造一条连结两条分段曲线的插值曲线，从而使分段点处满足一阶连续.最后通过几个实例表明该方法简单、实用、效果较好. 关键词：分段曲线拟合Hermite插值分段点连续 Study on A Method of Sub-Curve Fitting Abstract：Sub-curve fitting is a commonly used processing method of data, but at sub-points it often does not meet the continuation and smooth, in allusion to to solve this problem, this paper presents a way for making sub-point method continuous. Firstly, this method of sub-curve fitting deals with the data; and then uses the way of t wo points’ cubic Hermite interpolation in the adjacent, structures a interpolation curve that links the two sub-curves, so the sub-point meets first-order continuation; lastly, gives several examples shows that this method is simple, practical and effective. Key words:sub-curve fitting Hermite interpolation sub-point continuous
曲线拟合的方法及过程
一、课程设计题目： 对于函数 x e x x f --=)( 从00=x 开始，取步长1.0=h 的20个数据点，求五次最小二乘拟合多项式 5522105)()()()(x x a x x a x x a a x P -++-+-+= 其中 ∑ ===19 95.020 i i x x 二、原理分析 （1）最小二乘法的提法 当数据量大且由实验提供时，不宜要求近似曲线）（x y φ=严格地经过所有数据点),(i i y x ，亦即不应要求拟合函数）（x ?在i x 处的偏差（又称残差） i i i y x -=)(φδ (i=1,2,…,m) 都严格的等于零，但是，为了使近似曲线能尽量反应所给数据点的变化趋势，要求偏差i δ适当的小还是必要的，达到这一目标的途径很多，例如，可以通过使最大偏差i δmax 最小来实现，也可以通过使偏差绝对值之和∑i i δ最小来实 现……，考虑到计算方便等因素，通常用使得偏差平方和∑i i 2δ最小（成为最小 二乘原则）来实现。 按最小二乘原则选择近似函数的方法称为最小二乘法。 用最小二乘法求近似函数的问题可以归结为：对于给定数据),(i i y x (i=1,2,…,m)，要求在某个函数类Φ中寻求一个函数）（x * ?，使 [][]2 1 )(2 1 * )()(mi n ∑∑=Φ∈=-=-m i i i x m i i i y x y x ??? （1-1） 其中）（x ?为函数类Φ中任意函数。 （1）确定函数类Φ，即确定）（x ?的形式。这不是一个单纯的数学问题，还与其他领域的一些专业知识有关。在数学上，通常的做法是将数据点),(i i y x 描
实验数据曲线拟合方法研究
本科毕业设计论文题目实验数据曲线拟合方法研究 专业名称 学生姓名 指导教师 毕业时间
毕业 一、题目 实验数据曲线拟合方法研究 二、指导思想和目的要求 通过毕业设计，使学生对所学自动控制原理、现代控制原理、控制系统仿真、电子技术等的基本理论和基本知识加深理解和应用；培养学生设计计算、数据处理、文件编辑、文字表达、文献查阅、计算机应用、工具书使用等基本事件能力以及外文资料的阅读和翻译技能；掌握常用的实验数据曲线拟合方法，培养创新意识，增强动手能力，为今后的工作打下一定的理论和实践基础。 要求认真复习有关基础理论和技术知识，认真对待每一个设计环节，全身心投入，认真查阅资料，仔细分析被控对象的工作原理、特性和控制要求，按计划完成毕业设计各阶段的任务，重视理论联系实际，写好毕业论文。 三、主要技术指标 设计系统满足以下要求： 数据拟合误差要尽量的小的同时保证曲线的线形形状最佳。 四、进度和要求 1、搜集中、英文资料，完成相关英文文献的翻译工作，明确本课题的国内外研 究现状及研究意义；（第1、2周） 2、撰写开题报告；（第 3、4周） 3、应用最小二乘法进行曲线拟合；（第5、6周） 4、应用Matlab命令曲线拟合；（第7、8周） 5、应用Matlab图形用户界面曲线拟合；（第9、10周） 6、研究其他曲线拟合方法；（第11周） 7、整理资料撰写毕业论文； （1）初稿；（第12、13周）（2）二稿；（第14周）
8、准备答辩和答辩。（第15周） 五、主要参考书及参考资料 [1]卢京潮，《自动控制原理》，西北工业大学出版社，2010.6 [2]胡寿松，《自动控制原理》，科学出版社，2008，6 [3]薛定宇，陈阳泉，《系统仿真技术与应用》，清华大学出版社，2004.4 [4]王正林，《Matlab/Simulink与控制系统仿真》，电子工业出版社，2009.7 [5]李桂成，《计算方法》，电子工业出版社，2013.8 [6]蒋建飞，胡良剑，唐俭.数值分析及其Matlab实验【M】.北京：科学出版社，2008 学生指导教师系主任
铁磁材料的滞回线和基本磁化曲线实验报告记录
铁磁材料的滞回线和基本磁化曲线实验报告记录
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南昌大学物理实验报告课程名称：普通物理实验（2） 实验名称：铁磁材料的磁滞回线和基本磁化曲线学院：专业班级： 学生姓名：学号： 实验地点：座位号： 实验时间：
一、实验目的： 1、掌握用磁滞回线测试仪测绘磁滞回线的方法。 2、了解铁磁材料的磁化规律，用示波器法观察磁滞回线比较两种典型铁磁物质的动态磁化特性。 3、测定样品的磁化特性曲线（B-H曲线），并作μ-H曲线。 4、测绘样品在给定条件下的磁滞回线，估算其磁滞损耗以及相关H C、B R、 B M、H、B的等参量。 二、实验仪器： TH—MHC型智能磁滞回线测试仪、示波器。 三、实验原理： 1．铁磁材料的磁滞特性 铁磁物质是一种性能特异，用途广泛的材料。铁、钴、镍及其众多合金以及含铁的氧化物（铁氧体）均属铁磁物质。其特性是在外磁场作用下能被强烈磁化，即磁导率μ很高。另一特征是磁滞，铁磁材料的磁滞现象是反复磁化过程中磁场强度H与磁感应强度B之间关系的特性。即磁场作用停止后，铁磁物质仍保留磁化状态，图1为铁磁物质的磁感应强度B与磁场强度H之间的关系曲线。 图中的原点O表示磁化之前铁磁物质处于磁中性状态，即B＝H＝O，当磁场强度H从零开始增加时，磁感应强度B随之从零缓慢上升，如曲线Oa，继之B随H迅速增长，如曲线ab所示，其后B的增长又趋缓慢，并当H增至H S时，B达到饱和值B S这个过程的OabS曲线称为起始磁化曲线。如果在达到饱和状态之后使磁场强度H减小，这时磁感应强度B的值也要减小。图1表明，当磁场从H S逐渐减小至零，磁感应强度B并不沿起始磁化曲线恢复到“O”点，而是沿另一条新的曲线SR下降，对应的B值比原先的值大，说明铁磁材料的磁化过程是不可逆的过程。比较线段OS和SR可知，H减小B相应也减小，但B的变化滞后于H的变化，这种现象称为磁滞。磁滞的明显特征是当H＝O时，磁感应强度B值并不等于0，而是保留一定大小的剩磁Br。 当磁场反向从0逐渐变至－H D，磁感应强度B消失，说明要消除剩磁，可以施加反向磁场。H D称为矫顽力，它的大小反映铁磁材料保持剩磁状态的能力，曲线RD称为退磁曲线。 图1还表明，当磁场按H S→O→H C→?H S→O→H D′→H S次序变化，相应的磁感应强度B则沿闭合曲线SRDS′R′D′S变化，可以看出磁感应强度B值的变化总是滞后于磁场强度H的变化，这条闭合曲线称为磁滞回线。当铁磁材料
数据拟合方法研究气温变化规律
《数值计算》实验报告 学院：软件学院专业：软件工程班级：12级4班 实验名称 数据拟合方法研究气温变化规律 姓名罗光光学号1402120418 成绩 实验报告内容要求： 实验三：编写多项式拟合程序。并用该程序解决下列问题：假定某天的气温变化记录如下表，试用最小二乘方法找出这一天的气温变化规律。 h t/ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 C T?/14 14 14 14 15 16 18 20 22 23 25 28 31 h t/14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 C T?/32 31 29 27 25 24 22 20 18 17 16 考虑下列类型函数，计算误差平方和，并作图比较效果。 1.二次函数 2.三次函数 3.四次函数 4.函数 ) ) ( (2 c t b ae C- - =（提高：非线性拟合问题） 一.实验目的: 1.理解数据拟合的基本概念,基本方法; 2.掌握最小二乘法的基本原理,并学会通过计算机解决实际问题. 二.实验原理: 利用最小二乘法来解决实际遇到的问题,并解决问题 三.实验环境: PC机,MATLAB程序 四.实验过程（编写的程序） （1）二次函数 >> fun2=inline('c(1)*x.^2+c(2)*x+c(3)','c','x') fun2 = Inline function: fun2(c,x) = c(1)*x.^2+c(2)*x+c(3) >> x=0:24; >> y=[15 14 14 14 14 15 16 18 20 22 23 25 28 31 32 31 29 27 25 24 22 20 18 17 16];
实验6 曲线拟合与数据分析
实验6 曲线拟合与数据分析 【实验目的】 1.掌握利用Origin进行（非）线性拟合的方法。 2.掌握如何由自定义函数对数据拟合。 3.掌握利用Origin对数据进行插值与外推。 4.掌握如何实现重叠图形的分离。 实验6.1非线性拟合 【实验内容】 1.利用安装目录中的D:\OriginLab\Origin8\Samples\Curve Fitting\ Polynomial Fit.dat数据文件进行二次 多项式拟合，拟合结果如下图。 图6- 1二次多项式拟合结果 2.利用安装目录中的D:\OriginLab\Origin8\Samples\Curve Fitting\ Gaussian.dat文件进行非线性拟合， 拟合结果如下图 图6- 2非线性拟合结果 3.分析分析报表，评估上面两题的拟合效果。 【实验步骤】 1）多项式拟合
1. 导入数据，通过【File 】→【Import 】命令打开安装目录中的D:\OriginLab\Origin8\Samples\Curve Fitting\ Polynomial Fit.dat 文件。 2. 选中A 、B 列数据，生成散点图。 3. 通过【Analysis 】→【Fitting 】→【Fit Polynomial 】命令打开Polynomial Fit 对话框。 图6- 3多项式拟合对话框 4. 如图6-3示，输入输出数据关系Recalculate 选为Manual ，多项式次数Polynomial Order 设置为2。 单击OK 即可得6-1结果。 2） 非线性拟合 1． 导入数据，通过【File 】→【Import 】命令打开安装目录中的D:\OriginLab\Origin8\Samples\Curve Fitting\ Gaussian.dat 文件。 2． 选中A 、B 列数据，生成散点图。 3． 通过【Analysis 】→【Fitting 】→【NonLinear Curve Fit 】命令打开NLFit 对话框。 4． 如图6-4示，拟合函数选择Gauss 函数，单击OK ，得6-2所示结果。 图6- 4非线性拟合对话框 实验6.2自定义函数拟合 【实验内容】 1. 有自定义函数 0bx y y ae =+ 利用安装目录D:\OriginLab\Origin8\Samples\Curve Fitting 下的Exponential Decay.dat 数据文件拟合出函数参数y0,a,b 。
铁磁材料的磁滞回线及基本磁化曲线-实验报告
铁磁材料的磁滞回线和基本磁化曲线 【实验目的】 1. 认识铁磁物质的磁化规律，比较两种典型的铁磁物质的动态磁化特性。 2. 测定样品的基本磁化曲线，作μ－H曲线。 3. 测定样品的H D、B r、B S和（H m·B m）等参数。 4. 测绘样品的磁滞回线，估算其磁滞损耗。 【实验仪器】 DH4516型磁滞回线实验仪，数字万用表，示波器。 【实验原理】 铁磁物质是一种性能特异，用途广泛的材料。铁、钴、镍及其众多合金以及含铁的氧化物（铁氧体）均属铁磁物质。其特征是在外磁场作用下能被强烈磁化，故磁导率μ很高。另一特征是磁滞，即磁化场作用停止后，铁磁质仍保留磁化状态，图1为铁磁物质的磁感应强度B与磁化场强度H之间的关系曲线。 图中的原点O表示磁化之前铁磁物质处于磁中性状态，即B＝H＝O，当磁场H从零开始增加时，磁感应强度B随之缓慢上升，如线段oa所示，继之B随H迅速增长，如ab所示，其后B的增长又趋缓慢，并当H增至H S时，B到达饱和值B S，oabs称为起始磁化曲线。图1表明，当磁场从H S逐渐减小至零，磁感应强度B并不沿起始磁化曲线恢复到“O”点，而是沿另一条新的曲线SR下降，比较线段OS和SR可知，H减小B相应也减小，但B的变化滞后于H的变化，这现象称为磁滞，磁滞的明显特征是当H＝O时，B不为零，而保留剩磁Br。 当磁场反向从O逐渐变至－H D时，磁感应强度B消失，说明要消除剩磁，必须施加反向磁场，H D称为矫顽力，它的大小反映铁磁材料保持剩磁状态的能力，线段RD称为退磁曲线。 图1还表明，当磁场按H S→O→H D→-H S→O→H D′→H S次序变化，相应的磁感应强度B则沿闭合曲线'变化，这闭合曲线称为磁滞回线。所以，当铁磁材料处于交变磁场中时（如变压器中的铁S R' D SRD'S 心），将沿磁滞回线反复被磁化→去磁→反向磁化→反向去磁。在此过程中要消耗额外的能量，并以热的形式从铁磁材料中释放，这种损耗称为磁滞损耗，可以证明，磁滞损耗与磁滞回线所围面积成正比。
数据拟合方法研究
数据拟合方法研究 中文摘要 在我们实际的实验和勘探中，都会产生大量的数据。为了解释这些数据或者根据这些数据做出预测、判断，给决策者提供重要的依据。需要对测量数据进行拟合，寻找一个反映数据变化规律的函数。 本文介绍了几种常用的数据拟合方法，线性拟合、二次函数拟合、数据的n次多项式拟合等。并着重对曲线拟合进行了研究，介绍了线性与非线性模型的曲线拟合方法，最小二乘法、牛顿迭代法等。在传统的曲线拟合基础上，为了提高曲线拟合精度，本文还研究了多项式的摆动问题，从实践的角度分析了产生这些摆动及偏差的因素和特点，总结了在实践中减小这些偏差的处理方法。采用最小二乘法使变量转换后所得新变量离均差平方和最小，并不一定能使原响应变量的离均差平方和最小，所以其模型的拟合精度仍有提高的空间。本文以残数法与最小二乘法相结合，采用非线性最小二乘法来得到拟合效果更好的曲线模型。随着计算机技术的发展，实验数据处理越来越方便。但也提出了新的课题，就是在选择数据处理方法时应该比以往更为慎重。因为稍有不慎，就会非常方便地根据正确的实验数据得出不确切的乃至错误的结论。所以提高拟合的准确度是非常有必要的 关键词：数据拟合、最小二乘法、曲线拟合、多项式摆动、残数法
Data Fitting Method Abstract In our experiments and exploration, it will produce large amounts of data. In order to explain these data to make predictions based on these data to determine, provide an important basis for policy makers .Need to fit the measured data to find a function to reflect data changes in the law.This article describes several commonly used data fitting methods, and focused on a nonlinear curve fitting of the model. This paper introduces some commonly used data fitting method, linear fitting, secondary function fitting, data n times polynomial fitting etc. T And focuses on the curve fitting, introduced the linear and nonlinear model of curve fitting method, the least square method, Newton iterative method, etc. In the traditional curve fitting basis, in order to improve the curve fitting precision, this paper also studies the polynomial swing, from the perspective of the practice the oscillation and deviation of factors and characteristics, and summarizes the decrease in practice the treatment method of these deviations. The least square method to variable after converting from new variables are the sum of squared residuals minimum, not necessarily make the original response from all the variables of the sum of squared residuals minimum, so the model fitting precision still has room to improve.Based on the number of residual method and least square method, and the combination of nonlinear least square method to get better fitting effect of curve model.With the development of computer technology, the experiment
物理实验报告铁磁材料的磁滞回线和基本磁化曲线
物理实验报告铁磁材料的磁滞回线和基本磁化 曲线 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
实验２０铁磁材料的磁滞回线及基本 磁化曲线 铁磁物质是一种性能特异、用途广泛的材料。如航天、通信、自动化仪表及控制等都无不用到铁磁材料（铁、钴、镍、钢以及含铁氧化物均属铁磁物质）。因此，研究铁磁材料的磁化性质，不论在理论上，还是在实际应用上都有重大的意义。本实验使用单片机采集数据，测量在交变磁场的作用下，两个不同磁性能的铁磁材料的磁化曲线和磁滞回线。
【预习重点】 （１）看懂实验原理图及接线图。 （２）复习示波器的使用方法。 参考书：《电磁学》下册，赵凯华、陈熙谋着，第五、六章；《大学物理学》电磁学部分，杨仲耆等编，第六章。 【仪器】 磁滞回线实验组合仪、双踪示波器。 【原理】 １）铁磁材料的磁化及磁导率 铁磁物质的磁化过程很复杂，这主要是由于它具有磁滞的特性。一般都是通过测量磁化场的磁场强度Ｈ和磁感应强度Ｂ之间的关系来研究其磁性规律的。
图２０—１起始磁化曲线和磁滞回线 图２０—２基本磁化曲线
当铁磁物质中不存在磁化场时，Ｈ和Ｂ均为零，即图２０—１中Ｂ～Ｈ曲线的坐标原点０。随着磁化场Ｈ的增加，Ｂ也随之增加，但两者之间不是线性关系。当Ｈ增加到一定值时，Ｂ不再增加（或增加十分缓慢），这说明该物质的磁化已达到饱和状态。Ｈm 和Ｂm 分别为饱和时的磁场强度和磁感应强度（对应于图中ａ点）。如果再使Ｈ逐渐退到零，则与此同时Ｂ也逐渐减少。然而Ｈ和Ｂ对应的曲线轨迹并不沿原曲线轨迹ａ０返回，而是沿另一曲线ａｂ下降到Ｂr ，这说明当Ｈ下降为零时，铁磁物质中仍保留一定的磁性，这种现象称为磁滞，Ｂr 称为剩磁。将磁化场反向，再逐渐增加其强度，直到Ｈ＝－Ｈc ，磁感应强度消失，这说明要消除剩磁，必须施加反向磁场Ｈc 。Ｈc 称为矫顽力。它的大小反映铁磁材料保持剩磁状态的能力。图２０—１表明，当磁场按Ｈm →０→－Ｈ c →－Ｈm →０→Ｈc →Ｈm 次序变化时，Ｂ所经历的相应变化为Ｂm →Ｂr →０ →－Ｂm →－Ｂr →０→Ｂm 。于是得到一条闭合的Ｂ～Ｈ曲线，称为磁滞回线。所以，当铁磁材料处于交变磁场中时（如变压器中的铁心），它将沿磁滞回线反复被磁化→去磁→反向磁化→反向去磁。在此过程中要消耗额外的能量，并以热的形式从铁磁材料中释放，这种损耗称为磁滞损耗。可以证明，磁滞损耗与磁滞回线所围面积成正比。 应该说明，对于初始态为Ｈ＝０，Ｂ＝０的铁磁材料，在交变磁场强度由弱到强依次进行磁化的过程中，可以得到面积由小到大向外扩张的一簇磁滞回线，如图２０—２所示。这些磁滞回线顶点的连线称
数值计算_第6章 曲线拟合的最小二乘法
第6章曲线拟合的最小二乘法 6.1 拟合曲线 通过观察或测量得到一组离散数据序列，当所得数据比较准确时，可构造插值函数逼近客观存在的函数，构造的原则是要求插值函数通过这些数据点，即。此时，序列与 是相等的。 如果数据序列，含有不可避免的误差（或称“噪音”），如图6.1 所示；如果数据序列无法同时满足某特定函数，如图6.2所示，那么，只能要求所做逼近函数最优地靠近样点，即向量与的误差或距离最小。按与之间误差最小原则作为“最优”标准构造的逼近函数，称为拟合函数。 图6.1 含有“噪声”的数据
图6.2 一条直线公路与多个景点 插值和拟合是构造逼近函数的两种方法。插值的目标是要插值函数尽量靠近离散点；拟合的目标是要离散点尽量靠近拟合函数。 向量与之间的误差或距离有各种不同的定义方法。例如： 用各点误差绝对值的和表示： 用各点误差按模的最大值表示： 用各点误差的平方和表示： 或（6.1） 其中称为均方误差，由于计算均方误差的最小值的方法容易实现而被广泛采用。按 均方误差达到极小构造拟合曲线的方法称为最小二乘法。本章主要讲述用最小二乘法构造拟合曲线的方法。 在运筹学、统计学、逼近论和控制论中，最小二乘法都是很重要的求解方法。例如，它是统计学中估计回归参数的最基本方法。
关于最小二乘法的发明权，在数学史的研究中尚未定论。有材料表明高斯和勒让德分别独立地提出这种方法。勒让德是在1805年第一次公开发表关于最小二乘法的论文，这时高斯指出，他早在1795年之前就使用了这种方法。但数学史研究者只找到了高斯约在1803年之前使用了这种方法的证据。 在实际问题中，怎样由测量的数据设计和确定“最贴近”的拟合曲线？关键在选择适当的拟合曲线类型，有时根据专业知识和工作经验即可确定拟合曲线类型；在对拟合曲线一无所知的情况下，不妨先绘制数据的粗略图形，或许从中观测出拟合曲线的类型；更一般地，对数据进行多种曲线类型的拟合，并计算均方误差，用数学实验的方法找出在最小二乘法意义下的误差最小的拟合函数。 例如，某风景区要在已有的景点之间修一条规格较高的主干路，景点与主干路之间由各具特色的支路联接。设景点的坐标为点列；设主干路为一条直线 ，即拟合函数是一条直线。通过计算均方误差最小值而确定直线方程（见图6.2）。 6.2线性拟合和二次拟合函数 线性拟合 给定一组数据，做拟合直线，均方误差为 （6.2） 是二元函数，的极小值要满足
数据拟合方法研究毕业论文
数据拟合方法研究毕业论文 目录 中文摘要.................................................... I Abstract ....................................................II 第一章绪论.. (1) 1．1数据简介 (1) 1.1.1名词解释 (1) 1.1.2数据属性 (1) 1.2 曲线拟合简介 (2) 第二章数据拟合方法分类 (3) 2.1 线性拟合 (4) 2.2 二次函数拟合 (6) 2.3 数据的n次多项式拟合 (8) 2.4 点集{x1，x2，......，x m}上的正交多项式系.. (9) 2.5 用正交多项式系组成拟合函数的多项式拟合 (10) 2.6 指数函数的数据拟合 (11) 2.7 多元线性函数的数据拟合 (12)
第三章曲线拟合特性 (14) 3.1 线性模型的曲线拟合 (14) 3.1.1 最小二乘法及其计算 (14) 3.1.2 用正交多项式作最小二乘拟合 (20) 3.2 非线性模型的曲线拟合 (23) 3.2.1 牛顿迭代 (23) 3.2.2 常见非线性模型 (24) 第四章多项式的摆动 (29) 4.1 多项式摆动介绍 (29) 4.2 影响多项式拟合偏差的因素 (32) 4.2.1 实验数据的不均匀性 (32) 4.2.2 数据的密度 (33) 4.2.3 拟合曲线的适用区间 (33) 4.3 使用多项式拟合的注意事项 (33) 4.3.1尽量避免高阶多项式的拟合 (33) 4.3.2保持密度 (34) 4.3.3在实验数据走向比较明确的前提下，可以考虑其他的非线性拟 合方法 (34)