用Matlab进行最小二乘法线性拟合(求传感器非线性误差、灵敏度)Word下载.doc
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y=[191,321,442,565,686,819,930,1032,1153,1252];
%因变量
xmean=mean(x);
ymean=mean(y);
sumx2=(x-xmean)*(x-xmean)'
;
sumxy=(y-ymean)*(x-xmean)'
a=sumxy/sumx2;
%解出直线斜率a(即传感器灵敏度)
b=ymean-a*xmean;
%解出直线截距b
z=((a*(x(1,10))+b-(y(1,10)))/(y(1,10)));
%“10”是自变量的个数,z为非线性误差(即线性度)
a
b
z
%作图,先把原始数据点用蓝色"
十"
字描出来
figure
plot(x,y,'
+'
);
holdon
%用红色绘制拟合出的直线
px=linspace(0,6,50);
%(linspace语法(从横坐标负轴起点0画到横坐标正轴终点6,50等分精度))
py=a*px+b;
plot(px,py,'
r'
运行结果:
a=236.9818b=87.4000
另一种简单一点的方法:
p=polyfit(x,y,1);
p
p=
236.981887.4000