6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算

6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算

1. 谱图分析 2. 谱图修正 3. 谱峰拟合

清华大学：《粒子物理与核物理实验中的数据分析》课程教学资源（PPT讲稿）第十一讲：大作业介绍、计算机拟合方法（主讲：杨振伟）

2.4 参数的估计 2.5 拟合优度检验

克立格法是估计矿石储量的一种较新方法,目前使用该方法时,求实验变异函数及作克立格估值均可在电子计算机上自动进行,唯由实验变异函数拟合理论模型时还要依靠手工,它妨碍了由原始数据到储量估算整个过程的自动化。本文从变异函数的统计性质出发,探讨了变异函数的自动拟合问题,得到了一些初步的结果

2.1 为什么要进行数据处理 2.2 有效数字及运算规则 2.3 不确定度的评定 2.4 作图 2.5 最小二乘法 2.6 用origin和excel作线性拟合

第8章数据插值、函数逼近问题的计算机求解 一、插值与数据拟合 二、样条插值与数值微积分问题求解 三、由已知数据拟合数学模型 四、特殊函数及曲线绘制 五、信号分析与数字信号处理基础

§1 逼近的概念 §2 最佳平方逼近 §3 正交多项式及性质 §4 数据拟合与最小二乘法 §5 超定线性方程组的最小二乘解

二乘法 一般的最小二乘逼近(曲线拟合 的最小二乘法)的一般提法是:对 给定的一组数据(x2y)(=0, 要求在函数类0={…,n中找 一个函数y=S(x),使误差平方和 6l2=∑62=∑S(x)-yF=min∑[S(x)-y