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 xmean=mean(...
基于非线性域模态耦合的传感器灵敏度提升方法及系统 热度: 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 ...
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...
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 x...
2、自变量的个数,z为非线性误差(即线性度)abz%作图,先把原始数据点用蓝色十字描出来figureplot(x,y,+); hold on% 用红色绘制拟合出的直线px=linspace(0,6,50);%(linspace语法(从横坐标负轴起点0画到横坐标正轴终点6,50等分精度)py=a*px+b;plot(px,py,r);运行结果: a =236.9818 b =87.4000另一种...
a=sumxy/sumx2;%解出直线斜率a(即传感器灵敏度) b=ymean—a*xmean;%解出直线截距b z=((a*(x(1,10))+b-(y(1,10)))/(y(1,10)));%“10”是自变量的个数,z为非线性误差(即线性度) a b z %作图,先把原始数据点用蓝色"十”字描出来 figure plot(x,y,’+'); xlabel(’v/mv’); yl...
a=sumxy/sumx2;%解出直线斜率a(即传感器灵敏度) b=ymean-a*xmean;%解出直线截距b z=((a*(x(1,10))+b-(y(1,10)))/(y(1,10)));%“10”是自变量的个数,z为非线性误差(即线性度) a b z %作图,先把原始数据点用蓝色"十"字描出来 figure plot(x,y,'+'); hold on %用红色绘制拟合...
用matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度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yaxbx051152253354455 %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+b x=[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...