LabVIEW 8.2的曲线拟台与插值

在应用领域，人们经常面临一个解析函数描述数据的问题，解决这个问题的方法有插值和拟合两种。在插值方法中，假定给定的数据是正确的，要求以某种方法估算出函数其他数据点；在拟合方法中，要求找出某条光滑曲线最佳地拟合给定的数据，但不必经过给定的数据点。插值和拟合都是根据一些已知的数据来构造未知数据，所不同的是，拟合要找出一个曲线方程式，而插值只要求得插值点数据即可。

曲线拟合的本质是求解超定方程组，因此存在多种不同方法定义的最佳拟合，并存在无穷多种可能的曲线解。由此引出如何解释最佳拟合、如何选择最佳曲线的问题。在数学上，常常把最佳拟合解释为数据点误差平方和最小，而且所用的曲线限定为多项式，称多项式的最小二乘拟合。

曲线拟合节点位于函数选板的“数学→拟合”，如图所示。

如表详细列出了曲线拟合子选板中函数和Ⅵ节点的图标、接线端、名称和功能，其中常见输入参数意义如下。

Y：输入的应变量序列，大小不小于2。

X：输入的自变量序列，和Y大小相同。

Weight：对应的权重序列。

tolerance：计算精度，默认为0.0001。

method：拟合方法，0表示平方，1表示绝对值，2表示4次方。