Bestimmt die k-dimensionalen linearen Kurvenwerte und die k-dimensionalen Koeffizienten der linearen Anpassung, die mit Hilfe des Verfahrens der kleinsten Quadrate, des kleinsten absoluten Residuums oder des Biquadrat-Verfahrens eine k-dimensionale Kurve beschreiben. Diese k-dimensionale Kurve stellt die Eingangswerte am besten dar.


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Ein-/Ausgänge

  • cenum.png Kovarianzauswahl —

    Kovarianzauswahl zeigt an, ob die Kovarianzmatrix berechnet wird.

  • c1ddbl.png Y —

    Y sind die Beobachtungswerte Y. Die Anzahl der Elemente von Y muss mit der Anzahl der Zeilen von H übereinstimmen.

  • c2ddbl.png H —

    H ist die Matrix, die der Formel für die Anpassung an die Menge (X, Y) entspricht. Hij sind die Funktionswerte von Xi.

  • c1ddbl.png Gewichtung —

    Gewichtung ist das Array aus Gewichtungen für die Beobachtungswerte Y. Gewichtung muss die gleiche Größe wie Y haben. Wenn Sie keinen Eingang mit Gewichtung verbinden, setzt das VI alle Elemente von Gewichtung auf 1.

  • cdbl.png Toleranz —

    Toleranz gibt an, wann die iterative Anpassung von Koeffizienten beim Verfahren des kleinsten absoluten Residuums oder beim Biquadrat-Verfahren beendet werden soll. Wenn beim Verfahren des kleinsten absoluten Residuums die relative Differenz des Fehlers beim gewogenen Mittel der Polynomanpassung in zwei aufeinander folgenden Durchläufen kleiner ist als Toleranz, gibt dieses VI die resultierenden Polynomkoeffizienten aus. Wenn beim Biquadrat-Verfahren die relative Differenz von Polynomkoeffizienten in zwei aufeinander folgenden Durchläufen die Toleranz unterschreitet, gibt dieses VI die resultierenden Polynomkoeffizienten aus.

  • cu16.png Methode —

    Methode legt das Anpassungsverfahren fest.

  • cu16.png Algorithmus —

    Algorithmus gibt den Algorithmus an, mit dem das VI die Beste Anpassung berechnet. Der Algorithmus SVD für rangdefiziente Matrix H ist nur zu verwenden, wenn H rangdefizient ist oder keinen vollen Rang hat und keiner der anderen Algorithmen erfolgreich war.

  • i1ddbl.png Beste Anpassung —

    Beste Anpassung sind die optimierten Werte, die mit Hilfe der Koeffizienten ermittelt wurden.

  • i1ddbl.png Koeffizienten —

    Koeffizienten sind die Koeffizienten, mit denen Chi-Quadrat minimiert wird.

  • i2ddbl.png Kovarianz —

    Kovarianz ist die (k, k)-Matrix der Kovarianzen C.

  • i1ddbl.png Gewichtung (Ausgang) —

    Gewichtung (Ausgang) gibt die tatsächliche Gewichtung der allgemeinen linearen Anpassung aus, wenn die Methode auf Biquadrat eingestellt ist. Wenn die Methode Kleinstes Quadrat oder Kleinstes absolutes Residuum lautet, ist Gewichtung (Ausgang) mit Gewichtung identisch.

  • ii32.png Fehler —

    Fehler gibt alle Fehler oder Warnungen des VIs aus. Zur Umwandlung eines Fehlercodes oder einer Warnung in einen Fehler-Cluster verbinden Sie Fehler mit dem VI Fehler-Cluster aus Fehlercode.

  • idbl.png Restbetrag —

    Restbetrag gibt den gewichteten mittleren Fehler des angepassten Modells aus. Wenn als Methode Kleinstes absolutes Residuum ausgewählt ist, handelt es sich bei Rest um den Betrag des Fehlers beim gewogenen Mittel. Ansonsten ist Rest kein Absolutwert.