피팅PDF 다운로드선택한 섹션선택한 섹션 및 하위 섹션전체 매뉴얼업데이트 날짜:2025-07-302분 (읽기 시간)LabVIEWAPI 참조LabVIEW G 피팅 VI를 사용하여 커브 피팅 분석 또는 회귀를 수행합니다. 이 팔레트에 있는 VI는 수학 에러 코드를 반환할 수 있습니다. 예제 LabVIEW 포함되는 다음 예제 파일을 참조하십시오. labview\examples\Mathematics\Fitting\Fitting.lvproj 선형 피팅최소 제곱, 최소 절대 오차, 바이스퀘어(Bisquare) 방법을 사용하여 (X, Y) 데이터 세트의 선형 피팅을 반환합니다.지수 피팅최소 제곱, 최소 절대 오차, 바이스퀘어(Bisquare) 방법을 사용하여 (X, Y) 데이터 세트의 지수 피팅을 반환합니다.파워 피팅최소 제곱, 최소 절대 오차, 바이스퀘어(Bisquare) 방법을 사용하여 (X, Y) 데이터 세트의 파워 피팅을 반환합니다.가우스 피크 피팅최소 제곱, 최소 절대 오차, 바이스퀘어(Bisquare) 방법을 사용하여 (X, Y) 데이터 세트의 가우스 피팅을 반환합니다.로그 피팅최소 제곱, 최소 절대 오차, 바이스퀘어(Bisquare) 방법을 사용하여 (X, Y) 데이터 세트의 로그 커브를 반환합니다.일반 다항식 피팅최소 제곱, 최소 절대 오차, 바이스퀘어(Bisquare) 방법을 사용하여 (X, Y) 데이터 세트에 대한 다항식 차수의 다항식 피팅을 반환합니다.일반 선형 피팅최소 제곱, 최소 절대 오차, 바이스퀘어(Bisquare) 방법을 사용하여 k차원 선형 커브 값과 k차원 선형 피팅 계수의 세트를 찾습니다. 이는 입력 데이터 세트를 가장 잘 나타내는 k차원 선형 피팅을 나타냅니다.3차 스플라인 피팅균형 파라미터를 따라 (X, Y) 데이터 세트를 3차 스플라인 피팅하여 평활화합니다.B 스플라인 피팅B 스플라인 피팅을 사용하여 데이터 세트를 부드럽게 나타냅니다.구 피팅3D의 포인트 집합에 대한 구형 피팅의 최적값을 결정합니다.비선형 커브 피팅레벤버그-마르카토 알고리즘을 사용하여 비선형 함수 y = f(x,a)로 표현되는 입력 데이터 포인트(X, Y)의 집합에 가장 적합한 파라미터 집합을 결정합니다. 이 때 a는 파라미터의 집합입니다. 반드시 사용할 다형성 인스턴스를 수동으로 선택해야 합니다.제약된 비선형 커브 피팅레벤버그-마르카도 알고리즘 또는 신뢰 구간 dogleg 알고리즘 중에서 하나를 사용하여 비선형 함수 y = f(x,a)로 표현되는 입력 데이터 포인트(X, Y)의 집합에 가장 적합한 파라미터 집합을 결정합니다. 이 때 a는 파라미터의 집합입니다. 반드시 사용할 다형성 인스턴스를 수동으로 선택해야 합니다.커브 피팅선택한 모델 타입을 기반으로 입력 데이터를 가장 잘 나타내는 계수를 계산합니다.고급 커브 피팅고급 커브 피팅 VI를 사용하여 추가적인 피팅 통계와 계수를 계산합니다.상위 토픽: 수학
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