对实验数据的曲线拟合软件设计分析

摘要

曲线拟合技术在图像处理、逆向工程以及测试数据的处理等领域中的应用越来越广泛．曲线拟合其目的是根据实验获得的数据去建立因变量与自变量之间有效的经验函数关系，为进一步的深入研究提供线索。对于某个变化过程中的多个相互依赖的变量，可建立适当的数学模型，用于分析预报决策或控制该过程．对于两个变量可通过用一个一元函数去模拟这两个变量的取值．用不同的方法可得到不同的模拟函数。通过最小二乘法实现对曲线进行拟合。最小二乘是处理参数估计问题的一种有效方法。最小二乘法可以用来处理一组数据，可以从一组测定的数据中寻求变量之间的依赖关系，这种函数关系称为经验公式．利用最小二乘法的寻求点与曲线之间近似成线性关系时的经验公式．假定实验测得变量之间的n个数据，则在平面上，可以得到n个点，这种图形称为“散点图”，我们认为与之间近似为一线性函数。但一般说来，这些点不可能在同一直线上。可以利用最小二乘法确定函数的系数进而求出函数的曲线。