フォーミュラ文字列またはフィットモデルを作成して非線形関数を指定する



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発行年月: 2018年3月
製品番号: 371361R-0112
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非線形カーブフィット」VIは、以下の方程式に示される、独立変数 x および従属変数 y 間の非線形関係の知識があることを前提としています。

Y = f(X;a1, a2, ..., aM)

M は不明な係数です。

レーベンバーグ・マルカートアルゴリズムは、観測値に最も近似する係数のセット(a1, a2, ..., aM)を求めます。最小フィット係数は、カーブとフィットモデルの間の距離を表す以下の方程式を最小化します。

NYの長さで、yixi、および wi は、YX、および加重i 番目の要素です。

フォーミュラ文字列またはモデルVIを「非線形カーブフィット」VIと使用して、非線形関数Y = f(X;a1, a2, ..., aM)を指定することができます。

「非線形カーブフィット」VIの非線形カーブフィットLMフォーミュラ文文字列のインスタンスで、非線形関数 fモデル詳細で記述することができます。以下のブロックダイアグラムは、以下の方程式に基づいて、f を定義する方法を示します。

f(x) = a1 + a2*x + a3*x2

x は独立変数で、a1、a2、およびa3 は3つの不明な係数です。

「非線形カーブフィット」VIの非線形カーブフィットLMインスタンスで、以下の図に示されるコネクタパターンを持つモデルVIを提供する必要があります。

モデルVIのリファレンスを作成するには、リファレンスを「非線形カーブフィット」VIのf(x,a)入力に配線します。

モデルVIは、X および係数のセット (a1, a2, ..., aM)を入力として受け入れ、f(X;a1, a2, ..., aM)、および係数に対する偏導関数の2D配列を返します。

以下のサンプルは、3つの係数とn個のX値をもつ関数の偏導関数マトリックスのレイアウトを説明しています。

行列の列数は係数の数に等しく、行列の行数はX値の数に等しくなります。

偏導関数の計算はオプションです。モデルVIで導関数を計算しないで、空の配列表示器をf'(X,a)出力に配線する場合、「非線形カーブフィット」VIは数値的に導関数を計算します。



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