Approximation d'un modèle linéaire Y(X, Z) avec deux variables indépendantes à des données 2D données selon la méthode de l'erreur quadratique minimale.
Syntaxe
Approximation2D(DataSet, le Model)
ou
Approximation2D(DataSet, le CustomModel)
La syntaxe de la fonction Approximation2D se compose des éléments suivants :
Section |
Description |
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DataSet |
L'ensemble de données dont l'approximation est calculée. Si vous spécifiez une série de données ou une matrice de données, les composantes X et Z seront générées automatiquement. Les structures de données autorisées sont Série de données, le Matrice de données, le Signal, le Série de signaux et Courbe 3D. Tous les types de données numériques sont autorisés. Pour les types de données complexes, un nombre est formé. Si l'argument est une liste, alors la fonction est exécutée pour chaque élément de la liste et le résultat est également une liste. |
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Model |
Spécifie la composition de la fonction modèle dont les coefficients sont déterminés par l'approximation. L'argument Model peut avoir les valeurs suivantes : L'argument Model peut être formé en ajoutant les valeurs suivantes. Par exemple, si la fonction modèle souhaitée est A + B * X + C *Z2, l'argument doit être Model doit avoir la valeur APPROX2D_C + APPROX2D_X + APPROX2D_Z_2. Approximation2D calcule ensuite les coefficients inconnus A, B et C de manière à ce que la fonction de modélisation approche au mieux le signal indiqué.
Les structures de données autorisées sont Scalaire. Les types de données pris en charge sont Entier de 16 bits et Entier de 32 bits. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
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CustomModel |
Spécifie la composition de la fonction modèle dont les coefficients sont déterminés par l'approximation. La fonction de modèle personnalisé est transmise sous la forme d'une série de chaînes de données. Par exemple, la fonction modèle Y = A + B * X + C * sin(2 * PI * Z) est décrite par les séries de données {"1", "X", "sin(2*PI*Z)"}. Les structures de données autorisées sont Série de données. Les types de données pris en charge sont Chaîne de caractères. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Remarques
Par conséquent, la fonction renvoie une série de données du type de données Virgule flottante de 64 bits.
Le nombre de valeurs est égal au nombre de fonctions élémentaires de la fonction modèle plus un.
La dernière valeur représente la mesure d’ajustement Χ2 (Chi carré). Il s'agit de la somme des carrés de tous les écarts de la fonction de modèle approchée par rapport aux données. Plus le Χ2 est petit, plus la fonction modèle trouvée est proche des données. Les autres valeurs des séries de données renvoient les coefficients des fonctions d'éléments utilisées dans la fonction modèle, où l'ordre correspond à celui du tableau ci-dessus.
Disponible dans
FlexPro Basic, Professional, Developer Suite
Exemples
Dim _c = Approximation2D(SpaceCurve, APPROX2D_C + APPROX2D_X + APPROX2D_Z_2)
Signal(_c[0] + _c[1] * (SpaceCurve.X) + _c[2] * (SpaceCurve.Z)^2., SpaceCurve.X, SpaceCurve.Z)
Approximation d'une courbe spatiale avec une fonction modèle quadratique Y(X, Z) = A + B * X + C * Z2.
Voir aussi
Objet d'analyse Approximation 2D
Objet d'analyse Régression Linéaire
Littérature
[1] "Philip R. Bevington, D. Keith Robinson": "Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences, 3rd Edition". "McGraw-Hill, New Jork", 2003. ISBN 0-07-247227-8.
[2] "William H. Press et al.": "Numerical Recipes in C, Second Edition". "Cambridge University Press", 1992. ISBN 0-552-43108-5.