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曲线拟合子模板 [例8.8] 给定数据进行线性拟合。 这个例子收集了10对实验数据x和y，如表格中所示，采用线性关系进行拟合。 X[i] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Y[i] 0.9 1.4 3.3 4 4.92 7 7.4 8.1 9 10 线性拟合的前面板设置和框图程序 (1)在主框图程序中，使用了如下的子程序: Linear Fit.vi子程序（在Analyze→Mathematics→Curve Fitting子模板）。在本例中，Linear Fit.vi把实验数据拟合为一条直线，求出系数，以满足；还得出了实验结果和拟合结果之间的误差的均方根值 (2)注意：输入数据是一个二维数组，是采用DAQ卡采集数据时的通用格式。我们用Index Array子程序可以分解得到两个一维数组和。 另外，本例求出了“MSE”，它表示误差均方根值。误差越小，拟合结果越好。 (3)运行该程序。曲线将显示实验数据和拟合结果。 [例8.9]给定数据进行多项式拟合。 实验数据和例8.8中数据一样，采用多项式进行拟合。 (1) 本例中假设实验数据之间为多项式关系，即 (2) 当多项式为一阶时，有两个参数，结果是一个线性拟合，与前一个例子相同。当阶数为二阶时，结果是一个二阶多项式带三个参数，多项式参数存放于数组。 （3） 在框图程序中使用了如下的子程序： General Polynomial Fit.vi子程序（在Analyze→Mathematics→Curve Fitting子模板）。在本例中,该函数的功能是把实验数据拟合为二阶多项式曲线，返回结果为拟合数据[i]，多项式系数a[i]以及拟合误差的均方根值MSE。 （4）本例使用多项式拟合，多项式阶数为2，求出了多项式系数。一般情况下，我们总是尽可能使用最低阶的多项式。 （5）运行程序，将显示实验数据和拟合结果的数据。 多项式拟合的前面板设置和框图程序 人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。 * Array Size 函数（All Functions→Array模板）：用于根据采样点数N对FFT输出的结果进行处理。将FFT输出除以N，可获得正确的频率幅度信息。 Complex to Polar.vi（All Functions→Numeric→Complex子模板）：将输入数据从复数坐标系转换到极坐标系。此例将FFT输出分解为实部和虚部（幅值和相位），相位的单位是弧度，这里只需显示FFT的幅值。 (2) 把该VI保存为LabVIEW\lianxi中的FFT_2sided.vi。 (3) 选择频率（Hz）=5，采样率=100，样本数=100。执行该VI，注意这时的时域图和频谱图。因为采样率=样本数=100，所以时域图中的正弦波的周期数与选择的频率相等，即可以显示5个周期。（如果把频率改成10，那么就会显示10个周期）。 频率间隔与采样频率和采样点数有关，它们之间的关系可表示为： 双边 FFT (4) 检查频谱图可以看到有两个波峰，一个位于10Hz，另一个位于90Hz，90Hz处的波峰实际上是10Hz处的波峰的负值。因为图形同时显示了正负频率，所以被称为双边FFT。 (5) 先后令频率=10、20（Hz），执行该VI。注意每种情况下频谱图中波峰位置的移动。观察频率等于10和20时的时域波形。注意哪种情况下的波形显示更好，并解释原因。 (6) 因为fs =100Hz，所有只能采样频率低于50Hz的信号（奈奎斯特频率＝fs/2）。把频率修改为48Hz，可以看到频谱图的波峰位于±48Hz。 (7) 把频率改为52HZ，观察这时产生的图形与第5步产生的图形的区别。因为52大于奈奎斯特频率，所以混频偏差等于|100–52|=48Hz。 (8) 把频率改成30和70Hz，执行该VI。观察这两种情况下图形是否相同，并解释原因。 单边FFT (9) 由上面已经知道因为FFT含有正负频率的信息，所以FFT具有重复信息。现在按图8-11修改程序，把正频分量的幅值乘以2，这样修改之后只显示一半的FFT采样点（正频率部分），这样的方法叫做单边FFT。单边FFT只显示正频部分，虽然正频分量的幅值乘以2，但直流分量不变。（若程序中考虑含直流分量的情况，应当增加一个分支或case结构）。 (10)