Renvoie l'ajustement de puissance d'un ensemble de données (X, Y) en utilisant la méthode des moindres carrés, des moindres résidus absolus, ou la méthode bicarrée.


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Entrées/Sorties

  • c1ddbl.png Y —

    Y est le tableau des valeurs dépendantes. La longueur de Y doit être supérieure ou égale au nombre de paramètres inconnus.

  • c1ddbl.png X —

    X est le tableau des valeurs indépendantes. X doit avoir la même taille que Y.

  • c1ddbl.png Pondération —

    Pondération représente le tableau des pondérations pour les observations (X, Y). Pondération doit avoir la même taille que Y. Si vous ne câblez pas d'entrée à Pondération, le VI définit tous les éléments de Pondération à 1. Si un élément de Pondération est inférieur à 0, le VI utilise la valeur absolue de l'élément.

  • cdbl.png tolérance —

    tolérance détermine quand il faut arrêter l'ajustement itératif d'amplitude, de puissance et d'offset. Pour les méthodes des moindres carrés et des moindres résidus absolus, si la différence relative de résidu entre deux itérations successives est inférieure à la tolérance, ce VI renvoie le résidu résultant. Pour la méthode Bicarrée, si la différence relative d'amplitude, de puissance et d'offset entre deux itérations successives est inférieure à tolérance, ce VI renvoie l'amplitude, la puissance et l'offset résultants.

    Si tolérance est inférieur ou égal à 0, ce VI définit la tolérance à 0,0001.

  • cu16.png méthode —

    méthode spécifie la méthode d'ajustement.

    0Moindres carrés (valeur par défaut)
    1Moindres résidus absolus
    2Bicarrée
  • cnclst.png limites des paramètres —

    limites des paramètres contient les contraintes supérieures et inférieures d'amplitude, de puissance et d'offset. Si vous connaissez la valeur exacte de certains paramètres, vous pouvez définir les limites supérieure et inférieure de ces paramètres pour qu'elles soient égales aux valeurs connues.

  • cdbl.png amp min —

    ampli mini spécifie la limite inférieure d'amplitude. La valeur par défaut est -Inf, ce qui signifie qu'aucune limite inférieure n'est imposée à l'amplitude.

  • cdbl.png amp max —

    ampli maxi spécifie la limite supérieure d'amplitude. La valeur par défaut est Inf, ce qui signifie qu'aucune limite supérieure n'est imposée à l'amplitude.

  • cdbl.png puissance min —

    puissance mini spécifie la limite inférieure de puissance. La valeur par défaut est -Inf, ce qui signifie qu'aucune limite inférieure n'est imposée à la puissance.

  • cdbl.png puissance max —

    puissance maxi spécifie la limite supérieure de puissance. La valeur par défaut est Inf, ce qui signifie qu'aucune limite supérieure n'est imposées à la puissance.

  • cdbl.png offset min —

    offset mini spécifie la limite inférieure d'offset. La valeur par défaut est 0, ce qui signifie que l'offset doit être supérieur ou égal à 0.

  • cdbl.png offset max —

    offset maxi spécifie la limite supérieure d'offset. La valeur par défaut est 0, ce qui signifie que l'offset doit être inférieur ou égal à 0.

  • i1ddbl.png Ajustement de puissance optimal —

    Ajustement de puissance optimal renvoie les valeurs y du modèle ajusté.

  • idbl.png amplitude —

    amplitude renvoie l'amplitude du modèle ajusté.

  • idbl.png puissance —

    puissance renvoie la puissance du modèle ajusté.

  • idbl.png offset —

    offset renvoie l'offset du modèle ajusté.

  • ii32.png erreur —

    erreur contient toute condition d'erreur ou de mise en garde renvoyée par le VI. Vous pouvez câbler erreur au VI Convertir un code d'erreur en cluster d'erreur pour convertir le code d'erreur ou la mise en garde en cluster d'erreur.

  • idbl.png résidu —

    résidu renvoie l'erreur moyenne pondérée du modèle ajusté. Si méthode est Moindres résidus absolus, résidu est l'erreur absolue moyenne pondérée. Sinon, résidu est l'erreur quadratique moyenne pondérée.

    • Ce VI utilise la méthode des moindres carrés itérative générale et la méthode de Levenberg-Marquardt pour ajuster des données à une fonction de puissance dont la forme générale est décrite par l'équation suivante :

    f = axb + c

    x étant la séquence X en entrée, a l'amplitude, b la puissance et c l'offset. Ce VI trouve les valeurs de a, b et c qui correspondent le mieux aux observations (X, Y).

    La formule suivante décrit spécifiquement la courbe de puissance résultant de l'algorithme d'ajustement de puissance général :

    y[i] = a(x[i])b + c

    Si le bruit de Y est à distribution gaussienne, utilisez la méthode des moindres carrés. L'illustration suivante représente l'ajustement de puissance résultant de l'utilisation de cette méthode.

    Lorsque vous utilisez la méthode des moindres carrés, ce VI trouve l'amplitude, la puissance et l'offset du modèle de puissance en minimisant le résidu conformément à l'équation suivante :

    N étant la longueur de Y, wi le iième élément de Pondération, fi l'iième élément de l'ajustement de puissance optimal, et yi l'iième élément de Y.

    Les méthodes des moindres résidus absolus et bicarrée sont des méthodes d'ajustement robustes. Utilisez ces méthodes si vous trouvez des données aberrantes dans les observations. L'illustration suivante compare les résultats de l'ajustement des méthodes d'ajustement de type moindres carrés, moindres résidus absolus, et bicarrée. Dans la plupart des cas, la méthode bicarrée est moins sensible aux données aberrantes que la méthode des moindres résidus absolus.

    Lorsque vous utilisez la méthode des moindres résidus absolus, ce VI trouve l'amplitude, la puissance et l'offset du modèle de puissance en minimisant le résidu conformément à l'équation suivante :

    Lorsque vous utilisez la méthode bicarrée, ce VI obtient l'amplitude, la puissance et l'offset en utilisant un processus itératif, comme dans l'illustration suivante, et calcule le résidu en utilisant la même formule que la méthode des moindres carrés.

    Exemples

    Reportez-vous aux exemples de fichiers inclus avec LabVIEW suivants.

    • labview\examples\Mathematics\Fitting\Linear, Exp, and Power Fit.vi