拟合下载PDF选定部分选定部分和子部分整个手册更新时间2025-07-30阅读时长3分钟LabVIEWAPI参考LabVIEW G 拟合VI用于进行曲线拟合的分析或回归运算。 该选板上的VI可返回数学错误代码。 范例 请参考LabVIEW附带的下列范例文件。 labview\examples\Mathematics\Fitting\Fitting.lvproj 线性拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的线性拟合。指数拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的指数拟合。幂函数曲线拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的幂函数曲线拟合。高斯曲线拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的高斯拟合。对数拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的对数拟合。广义多项式拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的多项式阶数的多项式拟合。广义线性拟合查找k维线性曲线值和k维线性拟合系数集，使用最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法获取最佳显示输入数据集合的k维线性曲线。三次样条拟合使用三次样条拟合，依据平衡参数使数据集(X, Y)平滑。B样条拟合使用B样条拟合平滑数据集合。球面拟合计算三维空间中点云的最佳球面拟合。非线性曲线拟合通过Levenberg-Marquardt算法获得的参数集合，该集合是输入数据点(X, Y)的最佳拟合，数据点可由非线性函数y＝f(x,a)表示，a是参数的集合。必须手动选择所需多态实例。带约束的非线性曲线拟合使用Levenberg-Marquardt算法或信赖域dog-leg算法获得的参数集合，该集合是输入数据点(X, Y)的最佳拟合，数据点可由非线性函数y＝f(x,a)表示，其中a是系数的集合。必须手动选择所需多态实例。曲线拟合依据所选模型类型，计算最能代表输入数据的模型系数。高级曲线拟合高级曲线拟合VI用于计算拟合统计量和系数。上级主题： 数学
拟合VI用于进行曲线拟合的分析或回归运算。 该选板上的VI可返回数学错误代码。 范例 请参考LabVIEW附带的下列范例文件。 labview\examples\Mathematics\Fitting\Fitting.lvproj 线性拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的线性拟合。指数拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的指数拟合。幂函数曲线拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的幂函数曲线拟合。高斯曲线拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的高斯拟合。对数拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的对数拟合。广义多项式拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的多项式阶数的多项式拟合。广义线性拟合查找k维线性曲线值和k维线性拟合系数集，使用最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法获取最佳显示输入数据集合的k维线性曲线。三次样条拟合使用三次样条拟合，依据平衡参数使数据集(X, Y)平滑。B样条拟合使用B样条拟合平滑数据集合。球面拟合计算三维空间中点云的最佳球面拟合。非线性曲线拟合通过Levenberg-Marquardt算法获得的参数集合，该集合是输入数据点(X, Y)的最佳拟合，数据点可由非线性函数y＝f(x,a)表示，a是参数的集合。必须手动选择所需多态实例。带约束的非线性曲线拟合使用Levenberg-Marquardt算法或信赖域dog-leg算法获得的参数集合，该集合是输入数据点(X, Y)的最佳拟合，数据点可由非线性函数y＝f(x,a)表示，其中a是系数的集合。必须手动选择所需多态实例。曲线拟合依据所选模型类型，计算最能代表输入数据的模型系数。高级曲线拟合高级曲线拟合VI用于计算拟合统计量和系数。上级主题： 数学
拟合VI用于进行曲线拟合的分析或回归运算。 该选板上的VI可返回数学错误代码。 范例 请参考LabVIEW附带的下列范例文件。 labview\examples\Mathematics\Fitting\Fitting.lvproj 线性拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的线性拟合。指数拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的指数拟合。幂函数曲线拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的幂函数曲线拟合。高斯曲线拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的高斯拟合。对数拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的对数拟合。广义多项式拟合通过最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法返回数据集(X, Y)的多项式阶数的多项式拟合。广义线性拟合查找k维线性曲线值和k维线性拟合系数集，使用最小二乘法、最小绝对残差或Bisquare方法获取最佳显示输入数据集合的k维线性曲线。三次样条拟合使用三次样条拟合，依据平衡参数使数据集(X, Y)平滑。B样条拟合使用B样条拟合平滑数据集合。球面拟合计算三维空间中点云的最佳球面拟合。非线性曲线拟合通过Levenberg-Marquardt算法获得的参数集合，该集合是输入数据点(X, Y)的最佳拟合，数据点可由非线性函数y＝f(x,a)表示，a是参数的集合。必须手动选择所需多态实例。带约束的非线性曲线拟合使用Levenberg-Marquardt算法或信赖域dog-leg算法获得的参数集合，该集合是输入数据点(X, Y)的最佳拟合，数据点可由非线性函数y＝f(x,a)表示，其中a是系数的集合。必须手动选择所需多态实例。曲线拟合依据所选模型类型，计算最能代表输入数据的模型系数。高级曲线拟合高级曲线拟合VI用于计算拟合统计量和系数。上级主题： 数学
