求传感器非线性误差、灵敏度(matlab)在实验过程中通过差值的计算可以看出xv关系为线性关系所以选择使用matlab进行线性拟合输入实验数据x42434444444748495051 选用matlab对实验数据进行处理: 在实验过程中通过差值的计算可以看出,x～v关系为线性关系所以选择使用MATLAB进行线性拟合 %输入实验数据 x=[4.2,4。3,4.4,4.4,4。4...
求传感器非线性误差、灵敏度(matlab)选用matlab对实验数据进行处理: 在实验过程中通过差值的计算可以看出,x~v关系为线性关系所以选择使用MATLAB进行线性拟合 %输入实验数据 x=[4.2,4.3,4.4,4.4,4.4,4.7,4.8,4.9,5.0,5.1];%自变量位移 y=[-44,1,39,79,125,164,208,247,289,333];%因变量电压 xmean=mean(...
选用matlab对实验数据进行处理: 在实验过程中通过差值的计算可以看出,x~v关系为线性关系所以选择使用MATLAB进行 线性拟合 %输入实验数据 x=[4.2,4.3,4.4,4.4,4.4,4.7,4.8,4.9,5.0,5.1];%自变量位移 y=[-44,1,39,79,125,164,208,247,289,333];%因变量电压 ...
1、xv关系为线性关系所以选择使用MATLAB进行选用matlab对实验数据进行处理: 在实验过程中通过差值的计算可以看出, 线性拟合%输入实验数据x=4.2,4.3,4.4,4.4,4.4,4.7,4.8,4.9,5.0,5.1;% 自变量位移y=-44,1,39,79,125,164,208,247,289,333;% 因变量电压xmea n=mea n( x);ymea n=mea n( y);sumx2=(...
求传感器非线性误差、灵敏度（matlab）选用matlab对实验数据进行处理：在实验过程中通过差值的计算可以看出，x~v关系为线性关系所以选择使用MA TLAB进行线性拟合 %输入实验数据 x=[4.2,4.3,4.4,4.4,4.4,4.7,4.8,4.9,5.0,5.1];%自变量位移 y=[-44,1,39,79,125,164,208,247,289,333];%因变量...
求传感器非线性误差、灵敏度(matlab)选用matlab对实验数据进行处理: 在实验过程中通过差值的计算可以看出,x～v关系为线性关系所以选择使用MATLAB进行线性拟合 %输入实验数据 x=[4.2,4。3,4.4,4.4,4。4,4.7,4.8,4。9,5.0,5.1];%自变量位移 y=[—44,1,39,79,125,164,208,247,289,333];%因变量电压 x...
matlab最小二乘法的非线性参数拟合 最小二乘法的非线性拟合方法 非线性最小二乘法 跟踪误差最小化—非线性最小二乘法 基于最小二乘法的差动变面积式电容传感器非线性拟合 最小二乘法 线性拟合 最小二乘法求线性度例题 广义最小二乘法在非线性拟合中的进展 非线性最小二乘法在惯性传感器融合中的应用 专题...
1、%后面的为注释,红色部分代码需要根据实际情况更改%最小二乘法线性拟合y=ax+bx=0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5;%自变量y=191,321,442,565,686,819,930,1032,1153,1252;%因变量xmean=mean(x);ymean=mean(y);sumx2=(x-xmean)*(x-xmean);sumxy=(y-ymean)*(x-xmean);a=sumxy/sumx2;...
选用matlab对实验数据进行处理: 在实验过程中通过差值的计算可以看出,x~v关系为线性关系所以选择使用MATLAB进行线性拟合 %输入实验数据 x=[4。2,4.3,4.4,4。4,4.4,4。7,4。8,4.9,5.0,5。1];%自变量位移 y=[—44,1,39,79,125,164,208,247,289,333];%因变量电压 xmean=mean(x);ymean=mean(y); ...