双圆弧拟合
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
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=(c1，c2，…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各点
1、曲线拟合及其应用综述
曲线拟合及其应用综述 摘要：本文首先分析了曲线拟合方法的背景及在各个领域中的应用，然后详细介绍了曲线拟合方法的基本原理及实现方法，并结合一个具体实例，分析了曲线拟合方法在柴油机故障诊断中的应用，最后对全文内容进行了总结，并对曲线拟合方法的发展进行了思考和展望。 关键词：曲线拟合最小二乘法故障模式识别柴油机故障诊断 1背景及应用 在科学技术的许多领域中，常常需要根据实际测试所得到的一系列数据，求出它们的函数关系。理论上讲，可以根据插值原则构造n 次多项式Pn(x)，使得Pn(x)在各测试点的数据正好通过实测点。可是, 在一般情况下，我们为了尽量反映实际情况而采集了很多样点，造成了插值多项式Pn(x)的次数很高，这不仅增大了计算量，而且影响了函数的逼近程度；再就是由于插值多项式经过每一实测样点，这样就会保留测量误差，从而影响逼近函数的精度，不易反映实际的函数关系。因此，我们一般根据已知实际测试样点，找出被测试量之间的函数关系，使得找出的近似函数曲线能够充分反映实际测试量之间的关系，这就是曲线拟合。 曲线拟合技术在图像处理、逆向工程、计算机辅助设计以及测试数据的处理显示及故障模式诊断等领域中都得到了广泛的应用。 2 基本原理 2.1 曲线拟合的定义 解决曲线拟合问题常用的方法有很多，总体上可以分为两大类：一类是有理论模型的曲线拟合，也就是由与数据的背景资料规律相适应的解析表达式约束的曲线拟合；另一类是无理论模型的曲线拟合，也就是由几何方法或神经网络的拓扑结构确定数据关系的曲线拟合。 2.2 曲线拟合的方法 解决曲线拟合问题常用的方法有很多，总体上可以分为两大类：一类是有理论模型的曲线拟合，也就是由与数据的背景资料规律相适应的解析表达式约束的曲线拟合；另一类是无理论模型的曲线拟合，也就是由几何方法或神经网络的拓扑结构确定数据关系的曲线拟合。 2.2.1 有理论模型的曲线拟合 有理论模型的曲线拟合适用于处理有一定背景资料、规律性较强的拟合问题。通过实验或者观测得到的数据对（x i,y i）（i=1,2, …,n），可以用与背景资料规律相适应的解析表达式y=f(x,c)来反映x、y之间的依赖关系，y=f(x,c)称为拟合的理论模型，式中c=c0,c1,…c n是待定参数。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，最常用的方法是最小二乘法。 2.2.1.1 线性模型的曲线拟合 线性模型中与背景资料相适应的解析表达式为： ε β β+ + =x y 1 （1） 式中，β0，β1未知参数，ε服从N(0，σ2)。 将n个实验点分别带入表达式（1）得到： i i i x yε β β+ + = 1 （2） 式中i=1,2,…n，ε1, ε2,…, εn相互独立并且服从N(0，σ2)。 根据最小二乘原理，拟合得到的参数应使曲线与试验点之间的误差的平方和达到最小，也就是使如下的目标函数达到最小： 2 1 1 ) ( i i n i i x y Jε β β- - - =∑ = （3） 将试验点数据点入之后，求目标函数的最大值问题就变成了求取使目标函数对待求参数的偏导数为零时的参数值问题，即： ) ( 2 1 1 = - - - - = ? ?∑ = i i n i i x y J ε β β β （4）
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
曲线拟合方法浅析
曲线拟合方法概述 工业设计张静1014201056 引言：在现代图形造型技术中，曲线拟合是一个重要的部分，是曲面拟合的基础。现着重对最小二乘法、移动最小二乘法、NURBS 三次曲线拟合法和基于RBF 曲线拟合法进行 比较，论述这几种方法的原理及其算法，基于实例分析了上述几种拟合方法的特性，以分析拟合方法的适用场合，从而为图形造型中曲线拟合的方法选用作出更好的选择。 1 曲线拟合的概念 在许多对实验数据处理的问题中，经常需要寻找自变量和对应因变量之间的函数关系，有的变量关系可以根据问题的物理背景，通过理论推导的方法加以求解，得到相应关系式。但绝大多数的函数关系却很复杂，不容易通过理论推导得到相关的表达式，在这种情况下，就需要采用曲线拟合的方法来求解变量之间的函数关系式。 曲线拟合(Curve Fitting) ，是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问的函数关系的一种数据处理方法。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, 3…，m，其中各X i是彼此不同的。人们希望用一类与数据的规律相吻合的解析表达式y=f(x)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)称作拟合函数，似的图 像称作拟合曲线。 2 曲线拟合的方法 2.1 最小二乘法 最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配，是进行曲线拟合的一种早期使用的方法一般最小二乘法的拟合函数是一元二次，可一元多次，也可多元多次。该方法是通过求出数据点到拟合函数的距离和 最小的拟合函数进行拟合的方法令f(x)=ax 2+bx+c ，计算数据点到该函数 所表示的曲线的距离和最小即：
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 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
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，这样就可以按原理求出变换后变量的，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，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。用解析表达式逼近的一种方法。在或社会活动中，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 中出现时，称为线性模型，否则称为。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在各点的(或)，c）-f （f y e k k k 的平方和达到最小，此时所求曲线称作在加权最小二乘意义下对数据的拟合曲线。有许多求解拟合曲线的成功方法，对于线性模型一般通过建立和求解来确定参数，从而求得拟合曲线。至于，则要借助求解非线性方程组或用最优化方法求得所需参数才能得到拟合曲线，有时称之为非线性。 曲线拟合：与路径转化时的误差。值越大，误差越大；值越小，越精确。 2.最小二乘法拟合：
origin拟合曲线
（1）非线性相关动力学曲线的拟合 Too l→Fitting function organizer→new function→在下面function中输入准备拟合公式如：Ｓ＝｛１－exp［-exp（eRm/so（t。-t）+1］｝拟合线 Ｓ＝Ｓ。*（１－exp［-exp（2.7*Rm（t。-t）/(S。+1)］）→save→OK －打开待拟和的数据→analysis→fitting→nonlinear curve fit →open dialog →function中的gauss换最下端的new→在左边的方框里找到刚才输入的公式→OK→是，然后点击fit左边的方块，直到下边出现拟和曲线，先点第三个，再第六个，然后第七个 （2）将多条曲线在同一图上输出 先选中一系列数将其进行拟和，在拟和好的子图中双击将其放大在其左上角有个1，右键→lanyer contents→选中左边的所有数据将其移到右边→ok→一一对其进行拟和（右拟和之前先将图中的标记更改成不一样的. a. 选中图中的方框→右击→plot details→右preview中将标记更换→ok. b. 出现直线的那一条右击该直线→plot details→右最下边一行的plot type中选择scatter→ok c. 最底下的一条不是你想要的，选中该方框右击→在size 中将其改为0，然后将这些线一一进行拟和，cancel→选中删除。X轴，Y轴都可以相应的变动，两轴的单位A、Ｂ也可以变动，其右上方的标注，选中删除，然后找到sheet１，选中所有数据，在其左下方折 线图的位置，选中line+symble。出现的图中，其右上方出现了标注，可以将其复制到拟合曲线图中。注：其中标注的颜色换成黑色的，可以先选中最上边的一条线，在图的上方有 处将颜色选为黑色，如果标注中的标记不是想要的，可以在作折线图时多加几组数据，在出来的标注中选择想要的，拟合曲线中线的颜色也可以采用上述方法一一换成黑色。 图做好之后将其输出，fil e→export graphs,右image type 中选择tif 格式。File name 中自己命名，path 中选择位置。下边的DPI resolution 中选择600→ok 如下图
Origin自定义拟合曲线教程(精)
origin7.0中虽然提供了强大的拟合曲线库外，但在实际使用中，你可能会发觉在所提供的曲线库中没有你想要拟合的公式。这时你就可以使用用户自定义公式进行拟合。过程如下： （1）打开主工具栏中analysis的non-linear curve fit....,这时会出来一个选择公式界面。（2）选择编辑公式，需要你提供公式名称以供系统保存；还要提供参数的个数及主变量及因变量符号。 （3）按你需要的公式写在编辑框内，注意千万别写错了。写完后按save进行保存。（4）现在开始拟合：在action中选dataset，提供主变量和因变量的一些相关参数。（5）在action中选simulate，在参数中填上你根据数据及其它一些条件确定的粗略的初始参数以及拟合起始点的位置及拟合点数，然后按下create curve就会在图上出现一条拟合曲线，但这往往与期望值差距较大，因此接下来需要进行参数优化。（6）参数优化采用试错法，根据曲线形状逐渐改变参数，注意，多参数时改变任何一个参数都会改变曲线形状，因此可以一次变一个参数，直到达到满意的形状。（7）在action中选fit，按下Chi-sqr和10-lit。 （8）在action中选results，按下param worksheet生成拟合曲线及数据。此时可以关闭拟合界面。 （9）在图左上角右键点1，选add/remove plot，将多余的曲线删除，将nlsf系列曲线留下。拟合数据可在param worksheet中看到。 --,0.0(X,OFF),0.0(X,OFF),0.0(X,OFF),0.0(X,OFF) 4．用自定义函数拟合 (1)自定义拟合函数 步骤：在基本模式下，Select Function..对话框中，单击”New”按钮 或高级模式下，菜单”Function”－>“New”，设置好函数名，参数，表达式，”Save” (2)指定函数变量
origin拟合公式
origin中建立自己的拟合公式 2007-12-16 03:10:41| 分类：默认分类| 标签：|字号大中小订阅 1.怎么求非自然数为底的幂函数 Origin中的自然数的幂函数很容易，用EXP函数就可以了，但是其它幂函数没有，例如：将一列数据转变为以10为底，数列为幂指数，用10^col(A)就可以了。 2.如何输入σ，±这样的符号 添加文本，然后点击Ctrl+M，选择你所需的字符，插入就行了。 3.自定义公式拟和技巧 origin7.0中虽然提供了强大的拟合曲线库外，但在实际使用中，你可能会发觉在所提供的曲线库中没有你想要拟合的公式。这时你就可以使用用户自定义公式进行拟合。过程如下：（1）打开主工具栏中analysis的non-linear curve fit....,这时会出来一个选择公式界面。 （2）选择编辑公式，需要你提供公式名称以供系统保存；还要提供参数的个数及主变量及因变量符号。 （3）按你需要的公式写在编辑框内，注意千万别写错了。写完后按save进行保存。 （4）现在开始拟合：在action中选dataset，提供主变量和因变量的一些相关参数。 （5）在action中选simulate，在参数中填上你根据数据及其它一些条件确定的粗略的初始参数以及拟合起始点的位置及拟合点数，然后按下create curve就会在图上出现一条拟合曲线，但这往往与期望值差距 较大，因此接下来需要进行参数优化。 （6）参数优化采用试错法，根据曲线形状逐渐改变参数，注意，多参数时改变任何一个参数都会改变曲线形状，因此可以一次变一个参数，直到达到满意的形状。 （7）在action中选fit，按下Chi-sqr和10-lit。 （8）在action中选results，按下param worksheet生成拟合曲线及数据。此时可以关闭拟合界面。（9）在图左上角右键点1，选add/remove plot，将多余的曲线删除，将nlsf系列曲线留下。拟合数据可 在param worksheet中看到。 这样就完成了一次自定义曲线拟合。 4.如何将三个纵坐标放在一个图中 加两个图层的方法设置三个纵坐标，在想要移动的y坐标轴上点右键打开坐标轴对话框，然后选title&format---axis下拉框选at position=然后在下面的框里输入想要移动多远就可以了 5.怎样画直线穿越Y轴的图 （1）先把你的图线画出来，这时你的图中纵轴自然在最左边（2）点击纵轴，水平拖动其到x=0的位置，这样则图线不变化，仅仅是纵轴移动到了坐标的原点。 对于横轴，也可以将其上下拖动到需要的位置，如坐标原点。 另外，用鼠标拖动的时候，如果不好控制水平，或者竖直方向 也可先点中对象（坐标轴等），然后按住SHIFT键不放，点键盘上的上下或者左右方向键，即可较好 的控制移动的距离。 或者： （1）双击纵轴,打开坐标轴操作窗口 （2）点击打开TITLE&FORMAT
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 郑发进 2012042020022 【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=(c1，c2，…c n)是一些待定参数。
曲线拟合方法
今天帮同学做了一个非线性函数的曲线拟合，以前没做过，所以是摸着石头过河。费了一下午时间，终于把曲线拟合出来了，顺道也学习了使用Matlab进行曲线拟合的方法，把学习所得记录下来，和大家共享。 一、单一变量的曲线逼近 Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合。下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。 假设我们要拟合的函数形式是y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 。 1、在命令行输入数据： 》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475]； 》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]； 2、启动曲线拟合工具箱 》cftool 3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool” （1）点击“Data”按钮，弹出“Data”窗口； （2）利用X data和Y data的下拉菜单读入数据x,y，可修改数据集名“Data set name”，然后点击“Create data set”按钮，退出“Data”窗口，返回工具箱界面，这时会自动画出数据集的曲线图； （3）点击“Fitting”按钮，弹出“Fitting”窗口； （4）点击“New fit”按钮，可修改拟合项目名称“Fit name”，通过“Data set”下拉菜单选择数据集，然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类型有： ?Custom Equations：用户自定义的函数类型 ?Exponential：指数逼近，有2种类型， a*exp(b*x) 、 a*exp(b*x) + c*exp(d*x) ?Fourier：傅立叶逼近，有7种类型，基础型是 a0 + a1*cos(x*w) + b1*sin(x*w) ?Gaussian：高斯逼近，有8种类型，基础型是 a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) ?Interpolant：插值逼近，有4种类型，linear、nearest neighbor、cubic spline、shape-preserving ?Polynomial：多形式逼近，有9种类型，linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-9th degree ~ ?Power：幂逼近，有2种类型，a*x^b 、a*x^b + c ?Rational：有理数逼近，分子、分母共有的类型是linear ~、quadratic ~、cubic ~、4-5th degree ~；此外，分子还包括constant型 ?Smoothing Spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思） ?Sum of Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是 a1*sin(b1*x + c1)?Weibull：只有一种，a*b*x^(b-1)*exp(-a*x^b) 选择好所需的拟合曲线类型及其子类型，并进行相关设置： ——如果是非自定义的类型，根据实际需要点击“Fit options”按钮，设置拟合算法、修改待
origin两条曲线拟合步骤
以英文版origin75为例: 首先就是输入数据(以两个拟合曲线为例): 一、在origin里面增加两列:点击鼠标右键,选择add new column, 二、选择C列,并将其设为 X(点击鼠标右键选择) 三、从excel表格中选择需要的 数据复制过来 然后就是曲线拟合: 一、画散点图 全选数据后点击表格左下角的散点符号即可画出散点图 二、断开两组数据的关联 任选一点,双击,将dependent改为independent 三、第 一 条 曲 线 拟 合 单 击 最小梯度数据点,然后选择analysis→fit exponential decay→first order
这样第一条线 就拟合出来了 四、第二条曲线拟合 拟合之前需要将第一条线的拟 合方程剪切,因为直接拟合第二 条会将第一条曲线方程覆盖 先选择需要拟合的数据,选择 d a t a → 2 g1 data1:C(X),D(Y) 然后依旧就是analysis→fit exponential decay→first order,然后将剪切的方程粘贴上去,这样两个 然后双击 进行修改。 去掉方程 的文本框:鼠标放 在文本框上,右键 →properties→选择none即可 增加图名,右键add text即可。 最后就是输出图件 一、输出图片格式 二、输出工程文件 page project as 单曲线 拟合在 输入数 据的时 候不需要 增加列数, 直接输入, 然后拟合 即可。 带有异常 值的数据 在输入时 就要再增 加两列输
入异常值,并将其中一列设置为X,然后与两条曲线一样进行拟合即可。
曲线拟合方法浅析
曲线拟合方法概述 工业设计 张静 1014201056 引言：在现代图形造型技术中，曲线拟合是一个重要的部分，是曲面拟合的基础。现着重对最小二乘法、移动最小二乘法、NURBS 三次曲线拟合法和基于RBF 曲线拟合法进行比较，论述这几种方法的原理及其算法，基于实例分析了上述几种拟合方法的特性，以分析拟合方法的适用场合，从而为图形造型中曲线拟合的方法选用作出更好的选择。 1 曲线拟合的概念 在许多对实验数据处理的问题中，经常需要寻找自变量和对应因变量之间的函数关系，有的变量关系可以根据问题的物理背景，通过理论推导的方法加以求解，得到相应关系式。但绝大多数的函数关系却很复杂，不容易通过理论推导得到相关的表达式，在这种情况下，就需要采用曲线拟合的方法来求解变量之间的函数关系式。 曲线拟合(Curve Fitting)，是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问的函数关系的一种数据处理方法。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 =1，2，3…，m ，其中各x i 是彼此不同的。人们希望用一类与数据的规律相吻合的解析表 达式y =f(x)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)称作拟合函数，似的图像称作拟合曲线。 2 曲线拟合的方法 2.1最小二乘法 最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配，是进行曲线拟合的一种早期使用的方法 一般最小二乘法的拟合函数是一元二次，可一元多次，也可多元多次。该方法是通过求出数据点到拟合函数的距离和最小的拟合函数进行拟合的方法令f(x)=ax 2+bx+c ，计算数据点到该函数所表示的曲线的距离和最小 即： δ=∑-=n i y x f i i 02) )(( 对上式求导，使其等于0，则可以求出f(x)的系数a,b,c ，从而求解出拟合函数。 2.2 移动最小二乘法 移动最小二乘法在最小二乘法的基础上进行了较大的改进，通过引入紧支概
关于几种曲线拟合基本方法的比较
关于几种曲线拟合基本方法的比较 学院：材料科学与工程学院专业：材料学（博）姓名：郑文静学号：1014208040 在实际工作中，变量之间的关系未必都是线性关系，更多时候，它们之间呈现出了曲线关系，在科学实验或社会活动中，通过实验或观测得到一些x和y数据，为了对位置点进行研究，很多时候，我们通过曲线拟合的方式，将这些离散点近似为一条连续的曲线，从而来预测或者得到所需结果。曲线拟合的方法很多，本文中，主要讨论了曲线拟合的三种基础方法--插值法、磨光法、最小二乘法的特点，并对其在科学实验和生产实践中的应用性进行了比较。 插值法是函数逼近的一种基本方法，插值法就是通过函数在有限个点处的取值情况，估算出函数在其他点处的近似值。插值法中，选取不同的插值公式，来满足实际或运算需求，得到拟合的函数。其中，最基础的插值方法是三弯矩法，该方法是利用拉格朗日插值为基础，已知平面中的n+1个不同点，寻找一条n次多项式曲线通过这些点。该曲线具有唯一性。另外，还有三转角法，该方法是利用Henmiter插值为基础，其思路与三弯矩法相同，已知条件有所差别，在Henmiter插值中，不仅已知函数在一些点的函数值，而且，还知道它在这些点的导数值，甚至知道其高阶导数值，要求所求函数不仅满足过这些点，同时也要求其导函数，甚至高阶导函数满足条件。采用Henmiter插值法求得的多项式比拉格朗日法求得的多项式有较高的光滑逼近要求。此外，还有以分段和B-样条函数为基础的δ-基函数法，其中，样条函数是：对于[a,b]上的划分，称函数S(x)为[a,b]上关于划分△的k次样条函数，记做S k，△[a,b]。该方法避免了高次插值可能引起的大幅度波动现象，在实际中通常采用分段低次插值来提高近似程度。插值法常用于填充图像变换时像素之间的空隙。 磨光法是适应保凸性要求的数据拟合方法。积分可以改变函数的光滑度，而微商是积分的逆运算，对函数进行积分，然后在微商，可以将函数还原。而差商近似为微商，对函数积分后差商，可以将函数近似还原，同时可以更光滑，这种变换就是磨光。可以采用其他方法拟合得到函数，对于不光滑的点采用一次或多次磨光，得到更加光滑连续的函数。这种方法常用于外形设计。 最小二乘法也是函数逼近的一种基本方法。该方法不要求拟合曲线通过已知点，而是通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。其解题步骤是：首先通过数据点，确定其可能所属的函数类型；然后，设出函数，并求出误差平方和的表达式；之后，由表达式对函
origin8.0 曲线拟合
origin8.0 曲线拟合 在实验数据处理和科技论文中对实验结果的讨论中，经常要对实验数据进行线性回归和曲线拟合，用以描述不同变量之间的关系，找出相应的函数的系数，建立经验公式或数学模型。Origin提供了强大的线性回归和曲线拟合（以非线性最小平方拟合为代表）功能。此外还可以自定义拟合函数，以满足特殊需求。 1．拟合菜单 在Origin的”Analysis”菜单下，有线性回归、多项式拟合、指数拟合以及S曲线拟合等命令。采用拟合菜单前，待拟合数据必须激活，有些拟合函数还需要输入参数，拟合完成后，拟合曲线在图形窗口中，回归参数结果存在结果记录（Result Log）窗口。 方法：激活Graph窗口，选择菜单”Analysis”－>“Fit…”，即可相应的拟合。 2．拟合工具 Origin提供3种拟合工具：线性拟合工具（Linear Fit Tool）、多项式拟合工具（Polynomial Fit Tools）、和S曲线拟合工具（Sigmoidal Fit Tool） 方法：：激活Graph窗口，选择菜单”Tools”从下拉菜单种选择相应的拟合工具。 拟合对比工具：确定两组数据的样本是否属于同一总体空间。”Tools”－>“Fit Comparision…”在记录窗口显示对比的结果。 3． NLSF向导 非线性最小平方拟合（NLSF）向导（Wizard），仅需要输入最常用的拟合选项， 步骤：XY拟合数据选择－>拟合函数选择－>峰选择－>加权选择－>拟合控制 也可以自己定制向导，省略一些不需要的步骤（略） LLSF有两种模式：基本和高级模式，通过”More…”或者”Basic Mode”相互切换 （1）基本模式 “Analysis”－>“Non-Lin ear Curve Fit”－>“Advanced Fitting Tool …” 选择拟合函数”Select functionv…”可以在方程和曲线间切换 （2）高级模式 比基本模式多：带菜单，函数文件浏览方式 4．用自定义函数拟合 (1)自定义拟合函数 步骤：在基本模式下，Select Function..对话框中，单击”New”按钮 或高级模式下，菜单”Function”－>“New”，设置好函数名，参数，表达式，”Save” (2)指定函数变量 在”Analysis”－>“Non-Linear Curve Fit”－>“Advanced Fitting Tool …”，切换到高级模式，然后”Action”－>“DataSet”，在对话框中设置好变量 (3)曲线模拟 在”Analysis”－>“Non-Linear Curve Fit”－>“Advanced Fitting Tool …”，切换到高级模式，然后”Action”－>“Simulate”，单击”Create Curve”按钮
origin用户自定义拟合函数
Origin 是一款科研和工程领域颇受欢迎的数据分析和绘图软件（A Date Analysis and Graphing Software）。 在数据分析功能中，它包涵了峰形分析、曲线拟合、统计、信号处理等功能。在曲线拟合功能中，用户可以使用Origin自带的内置函数（Built-in Function），然而自带函数不一定满足实际需要，用户还可以根据实际需求自定义拟合函数，并使之进行特殊形态曲线的拟合，得到用户自己关心的曲线参数。 比如在介电材料的阻抗谱研究中，想知道Cole-Cole半圆与实部的两个交点，那么就需要知道这个半圆的方程，从而解出想要的参数。 这里以半圆形曲线拟合为例简单介绍用户自定义拟合函数（User Defined Fitting Function）的建立和使用。 建立用户自定义函数的步骤： 1.选择 Tools: Fitting Function Organizer (快捷键F9) ，打开 Fitting function organizer. 单击 New Category 按钮，创建一个函数类，可以根据自己需要重命名，比如 My functions.然后单击 New Function，在这个类下面创建一个新的函数，然后命名，比如 Semi-circle function：
2. 对该函数进行简短的描述，定义函数所需参数，输入函数方程。然后，进行最最关键的一步：函数编译！
编译正确是前提是：方程正确，方程中的相关参数在方程之前进行了创建，方程中的运算符格式符合C语言规则。此处以圆的方程为例，由于只需要知道Y>0的部分，所以方程由圆的方程(x-a)^2+(y-b)^2=R^2 变形为y=sqrt(R^2-(x-a))+b. 其中，a,b,R为待定参数，（a,b）为圆心，R为半径。 参数声明和方程建立完成之后，单击进入编译界面，单击Compile
极化曲线拟合
本人说明，这种方法对极化曲线的分析方法的准确性是建立在你对tafel区准确的选择上的，能用电化学工作站的软件分析，尽量用其分析。本办法时可以采用这种方法。对错本人概不负责。 1，极化曲线，首先在全部的曲线上选取合适的tafel区。 2， 3，知道要选取的tafel区后（假设红框里面），然后你要知道的是你选取的tafel区中点的序数，也就是说要知道红框中的点的起始数和终止数。 4，找出起始数和终止数，在origin中，点击图示中的图标找点的序数， 5，
如图找到这个点的序数为第78个点，然后依次找到tafel区的点，在这段曲线中阴极tafel区选的点位78—193号点。阳极tafel 区点位为206—289号点， 5，说明：在这个区域中红框中的点如果选入对后面的拟合 误差影响较大，因此没有选入。 6，阳极tafel区拟合 首先做出阳极tafel区曲线，即点206—289号点的曲线，如图： 然后对曲线进行平滑： Origin操作步骤为：Analysis—smoothing—FFT Filter,点击后出现对话框如图： 点击确认，如果曲线平滑前后差别较大，可以将enter number of points中的数值改小即可。平滑后的曲线如下图：
Analysis—Fit linear，点击后即会出现这段曲线的线性拟合直线，如图： 图形为下图：
然后阴极tafel区的线性拟合过程是一致的。即点78—193的拟合后图形如图： 、 7，这样我们分别得到三张图：完整的tafel曲线，阳极tafel选区的拟合，阴极tafel选区的 拟合曲线。现在要做的就是讲这三张图合并在一起。Origin操作和简单如下：