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针对传统电涡流位移传感器非线性误差大、精度低的缺陷,对所开发的电涡流位移传感器,分别采用插值函数、最小二乘法和指数函数3种方法进行曲线拟合,并对3种拟合曲线进行误差分析。结果表明:指数函数拟合的曲线非线性误差最小,精度最高。

首先对样本数据运用径向基函数的方法进行理想化插值处理,找到输人输出数据之间的函数关系 t=h(x),在考虑高斯噪声干扰的情形下,构造新的能量函数,并使其收敛到稳定态,从而反推出精确插值函数 t=y(x);由似然函数变形构造得到误差平方和函数E**作为误差分析函数,结果表明:E**的最小值点(或极小值点)即为似然函数的最大值点(或极大值点),所采用的噪声数据插值处理使得神经网络的整体误差最小。

克拉克误差网格方法用于评估被测血糖测量技术与静脉血糖参考测量之间差异的临床意义。 该方法使用笛卡尔图，其中被测技术预测的值显示在 y 轴上，而从参考方法接收的值显示在 x 轴上。 对角线代表两者之间的完美一致性，而线下方和上方的点分别表示对实际值的高估和低估。 A 区（可接受）代表与参考值相差 ±20% 或处于低血糖范围 (<70 mg/dl) 的葡萄糖值，当参考值也在低血糖范围内时。 该范围内的值在临床上是准确的，因此以正确的临床治疗为特征。 B区（良性错误）位于A区上方和下方； 这个区域代表那些偏离参考值的值，增加了 20。落入区域 A 和 B 的值在临床上是可接受的，而区域 CE 中的值是潜在的危险，并且有可能使临床上重大错误。 [1-4] 句法： [总计，百分比] = clarke(y,yp) 输入： y = 参考值 (mg/dl) yp = 预测/估计值 (mg/dl) 输出

如何绘制协方差误差椭圆

为了获得噪声类型及其含量对介质损耗角正切（简称介损）计算准确性的影响，用正态分布的随机变量模拟白噪声，用限幅后的柯西分布随机变量模拟脉冲噪声，编程获得了模拟到数字转换（A／D）的量化噪声。仿真分析了信噪比、信号长度对以上噪声导致的介损测量误差的影响，同时对以上噪声给介损测量造成的误差进行了拟合。结果表明：存在白噪声或脉冲噪声时，误差随信噪比和信号长度的增加而减小；存在量化噪声时，误差随量化位数的增加而减小，不随信号长度的变化而变化。给出了白噪声、脉冲噪声和量化噪声给介损测量带来误差的计算公式。

带有遗忘因子的基于偏差补偿的递归最小二乘估计，用于输出误差移动平均系统

用matlab画误差椭圆代码格拉姆 Gramm是功能强大的绘图工具箱，可用于在Matlab中快速创建复杂的，具有出版物质量的图形，并且受到R的库的启发。 作为对此灵感的参考，gramm代表M atlab图形的GRAM mar。 目录 为什么要mm Gramm是Matlab的数据可视化工具箱，可轻松灵活地从分组数据中生成具有出版质量的图表。 Matlab可通过高级界面用于复杂数据分析：它通过表格支持混合类型的表格数据，提供将这些表格作为参数接受的统计功能，并允许用户采用拆分应用合并方法（） rowfun() 。 但是，Matlab中的标准绘图功能大部分是低级的，允许在图形窗口中创建轴并从数值数组数据中绘制几何图元（线，点，面片）或简单的统计可视化（直方图，箱线图）。 因此，要从分组数据中生成复杂的图，需要遍历各个组，以便进行连续的统计计算和低级绘制调用，同时还要处理轴和颜色生成，以便按组从视觉上分离数据。 相应的代码通常很长，不容易重用，这使得探索替代地块设计变得乏味。 受ggplot2（）启发，R实施了“图形语法”原理（），gramm改进了Matlab的绘图功能，允许使用高级的面向对象

matlab输入界面代码 基于GUI的误差理论与数据处理 作者：艾江南 指导老师：姚振静 本毕业设计使用软件Matlab开发。 一、下载源码 使用git克隆到本地 在git命令窗口输入git clone https://github.com/AiJiangnan/ErrorTheoryDataProcessing.git 直接下载源码 进入我的Github仓库，地址： 点击代码列表右上角 Clone or download 点击 Downliad ZIP 即可下载源码压缩包 二、软件用法 运行Matlab并转到当前目录； 直接运行index主界面文件。 测试数据导入 等精度测量：data1_1.txt、data1_1.xls 不等精度测量：data1_2.txt、data1_2.xls 测量不确定度：data3.txt、data3.xls 最小二乘法：从data4.txt复制数据 回归分析：data5.txt、data5.xls 保存的数据文件以：（日期_时间.txt ）的格式保存

音视频-图像处理-矢量GIS线状实体等概率密度误差模型.pdf