LabView cos 拟合

发布于 2024-11-19 20:35:06 字数 390 浏览 2 评论 0原文

我正在开发一个程序,需要拟合大量余弦波才能确定该函数的参数之一。我使用的方程是 y = y_0 + Acos((4*pi*L)/x + pi) 其中 L 是我试图从最佳拟合线获得的值。

我知道可以对每组数据手动正确执行此操作,但是自动化此过程的最佳方法是什么?我当前正在从文本文件中读取数据,并运行一个循环,初始参数不断变化,直到我拥有一组振幅与数据相似的参数值,然后我检查中心峰值上的点之间的百分比差异两个末端峰,尝试挑选最好的一个。它始终选择比我手动安装时得到的值更低的值(几乎恰好是一个阶段)。那么有没有办法改进这个方法,或者有其他效果更好的方法呢?

编辑:我的LabVIEW版本有一个cos拟合VI,这就是我正在使用的,问题是当我尝试通过使用循环更改初始参数来自动化拟合时,我不知道如何让程序选择相同的最佳值符合人类选择的线。

I am working on a program that needs to fit numerous cosine waves in order to determine one of the parameters for the function. The equation that I am using is y = y_0 + Acos((4*pi*L)/x + pi) where L is the value that I am trying to obtain from the best fit line.

I know that it is possible to do this correctly by hand for each set of data, but what is the best way to automate this process? I am currently reading in the data from text files, and running a loop with the initial paramiters changing until I have an array of paramater values that have an amplitude similar to the data, then I check the percent difference between points on the center peak and two end peaks to try to pick the best one. It in consistently picking lower values than what I get when fitting by hand (almost exactly one phase off). So is there a way to improve this method, or another method that works better?

Edit: My LabVIEW version has a cos fitting VI which is what I am using, the problem is when I try to automate the fitting by changing the initial parameters using a loop, I cant figure out how to get the program to pick the same best fit line as a human would pick.

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评论(2

逆流 2024-11-26 20:35:06

为什么不直接使用快速傅立叶变换呢?这应该比拟合余弦要快得多。在复数结果向量中查找总数中的最大峰值。您将获得频率(FFT 结果向量中的位置)、幅度和相位。

Why not just use a Fast Fourier Transform? This should be way faster than fitting a cosine. In the result vector of complex numbers look for the largest peak of in the totals. You're given frequency (position in the FFT result vector), amplitude and phase.

这样的小城市 2024-11-26 20:35:06

您可以通过计算拟合曲线与数据之间的差异来评估拟合的优劣。 VI 在“高级曲线拟合”选项板中执行此操作。然后您所要做的就是选择最合适的。

You can evaluate the goodness of the fit by computing the difference between fitting curve and your data. A VI does this in the "Advanced curve fitting" palette. Then all you have to do is pick up the best fit.

~没有更多了~
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