最小区域法平面度计算软件的实现
平面度常识及测量方法
平面度误差测量数据处理。 在大中专学校机械类各专业中，《互换性与测量技术基础》是一门重要的技术基础课，该课程内容十分丰富，而教学课时相对较少，许多重点和难点内容难以作详细讲解。其中形位公差与技术测量的内容学生理解掌握更为困难，在四项形位公差中，直线度与平面度误差的测量是一般机械制造行业主要的检测项目，故要求学生重点学习和掌握。直线度误差的测量相对较为简单，而平面度误差的测量及数据处理比较复杂，且理解困难。本文仅对平面度误差的测量和数据处理作较为详细的介绍，希冀初学者能尽快掌握这一重点和难点内容。 一、平面度误差的测量 平面度误差是指被测实际表面对其理想平面的变动量。 平面度误差是将被测实际表面与理想平面进行比较，两者之间的线值距离即为平面度误差值；或通过测量实际表面上若干点的相对高度差，再换算以线值表示的平面度误差值。 平面度误差测量的常用方法有如下几种： 1、平晶干涉法：用光学平晶的工作面体现理想平面，直接以干涉条纹的弯曲程度确定被测表面的平面度误差值。主要用于测量小平面，如量规的工作面和千分尺测头测量面的平面度误差。 2、打表测量法：打表测量法是将被测零件和测微计放在标准平板上，以标准平板作为测量基准面，用测微计沿实际表面逐点或沿几条直线方向进行测量。打表测量法按评定基准面分为三点法和对角线法：三点法是用被测实际表面上相距最远的三点所决定的理想平面作为评定基准面，实测时先将被测实际表面上相距最远的三点调整到与标准平板等高；对角线法实测时先将实际表面上的四个角点按对角线调整到两两等高。然后用测微计进行测量，测微计在整个实际表面上测得的最大变动量即为该实际表面的平面度误差。 3、液平面法：液平面法是用液平面作为测量基准面，液平面由“连通罐”内的液面构成，然后用传感器进行测量。此法主要用于测量大平面的平面度误差。
(完整版)最小二乘法拟合椭圆附带matlab程序
最小二乘法拟合椭圆 设平面任意位置椭圆方程为： x 2+Axy +By 2+Cx +Dy +E =0 设P i (x i ,y i )(i =1,2,…,N )为椭圆轮廓上的N (N ≥5) 个测量点，依据最小二乘原理，所拟合的目标函数为： F (A,B,C,D,E )=∑(x i 2+Ax i y i +By i 2+Cx i +Dy i +E)2 N i=1 欲使F 为最小，需使 ?F ?A =?F ?B =?F ?C =?F ?D =?F ?E =0 由此可以得方程： [ ∑x i 2y i 2∑x i y i 3∑x i 2y i ∑x i y i 2∑x i y i ∑x i y i 3∑y i 4∑x i y i 2∑y i 3∑y i 2∑x i 2y i ∑x i y i 2∑x i 3∑x i y i ∑x i ∑x i y i 2∑y i 3∑x i y i ∑y i 2∑y i 2∑x i y i ∑y i 2∑x i ∑y i N ] [ A B C D E ] =-[ ∑x i 3y i ∑x i 2y i 2∑ x i 3∑x i 2y i ∑ x i 2] 解方程可以得到A ，B ，C ，D ，E 的值。 根据椭圆的几何知识，可以计算出椭圆的五个参数：位置参数(θ,x 0,y 0)以及形状参数(a,b )。 x 0=2BC?AD A 2?4B y 0=2D ?AD A 2?4B a =√2(ACD ?BC 2?D 2+4BE ?A 2E )(A 2?4B )(B ?√A 2+(1?B 2)+1) b =√2(ACD ?BC 2?D 2+4BE ?A 2E )(A 2?4B )+√A 2+(1?B 2)+1) θ=tan ?1√ a 2? b 2B a 2B ?b 2
怎样计算平板的平面度
怎样计算平板的平面度 1、最近很多朋友都向我咨询铸铁平板的平面度怎么计算，我整理了一些资料不知道对大家有没有帮助；有兴趣的朋友可以参考一下。对于用刀口尺和微米量块检定尺寸较小的平板，其平面度算法比较简单。但是对于大尺寸平板需要用电子水平仪或者自准直仪来检定，其数据处理是比较繁琐，也没有更好的手算方法，通常只能借助程序进行数据处理。对于小铸铁平板，按照米字形测量，其算法如下： a1 a2 a3 b1 b2 b3 c1 c2 c3 测量a1b2c3对角线，在a1、c3位置架设1mm的等高量块，在b2位置塞入恰好能塞入的量块（原理同塞尺），如恰好塞入1.003mm的量块，说明受检点处凹下0.003mm，同理测量米字形的八条线，记下数据。如得到一组测量数据（单位：μm）： a1，b2，c3=0，-3，0 c1，b2，a3=0，-3，0 a1，a2，a3=0，-1，0 b1，b2，b3=0，-1，0 c1，c2，c3=0，-1，0 a1，b1，c1=0，-2，0 a2，b2，c2=0，-2，0 a3，b3，c3=0，-1，0 得到米字形数据表为： 0 -1 0 -2 -3 -2 0 -1 0 平板的平面度为3μm 以上不过这是特例，很多平板的对角线所测得的数据是无法正好重合的，需要以一根对角线为基准，另外七条线采用数据叠加的方法运算，但道理是相通的，如果大家有什么不明白的可以再问我。以下大家可以参考一下啊。 铸铁平板1、范围本标准规定了精度等给为000级、00级、0级、1级、2级、3级铸铁平板的型式与尺寸，技术要求，检验方法，标志与包装等。本标准适用于工作面为160m×100mm～ 4000mm×2500mm（长度×宽度）的铸铁平板（以下简称平板）。2、引用标准下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文，本标准出版时，所示版本均为有效。所有标准都会被修订，使用
多点最小二乘法平面方程拟合计算
平面方程拟合计算 平面方程的一般表达式为： 0=+++D Cz By Ax , (0≠C ) C D y C B x C A z --- = 记：C D a C B a C A a -=-=-=210,, 则：210a y a x a z ++= 平面方程拟合: 对于一系列的n 个点)3(≥n ： 1,,1,0),,,(-=n i z y x i i i 要用点1,,1,0),,,(-=n i z y x i i i 拟合计算上述平面方程，则使： ()∑-=-++=1 02 210n i z a y a x a S 最小。 要使得S 最小，应满足： 2,1,0,0==??k a S k 即：?????=-++=-++=-++∑ ∑∑0)(20)(20)(2210210210i i i i i i i i i i i z a y a x a y z a y a x a x z a y a x a 有，?????=++=++=++∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑i i i i i i i i i i i i i i i z n a y a x a z y y a y a y x a z x x a y x a x a 21022102120 或，????? ? ?=????? ??∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑i i i i i i i i i i i i i i i z z y z x a a a n y x y y y x x y x x 21022 解上述线形方程组，得：210,,a a a 即：210a y a x a z ++= 其程序代码如下：
#include "" #include <> #include <> #include <> #define MAX 10 void Inverse(double *matrix1[],double *matrix2[],int n,double d); double Determinant(double* matrix[],int n); double AlCo(double* matrix[],int jie,int row,int column); double Cofactor(double* matrix[],int jie,int row,int column); int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { double array[12][3],Y[3]; double A,B,C; A = B = C = ; ZeroMemory(array,sizeof(array)); ZeroMemory(Y,sizeof(Y)); for (int i = 0;i < 12;i++) { for (int j = 0;j < 3;j++) { array[i][j] = (double)rand(); } } for (int i = 0; i < 12;i++) { array[i][0] = ; }//设计了12个最简单的数据点，x = 1平面上的点， double *Matrix[3],*IMatrix[3]; for (int i = 0;i < 3;i++) { Matrix[i] = new double[3]; IMatrix[i] = new double[3]; } for (int i = 0;i < 3;i++) { for (int j = 0;j < 3;j++) { *(Matrix[i] + j) = ; } } for (int j = 0;j < 3;j++) {
平面度误差计算(精)
平面度误差计算 第1章、绪论 1.1、引言平面是由直线组成的，因此直线度测量中直尺法、光学准直法、光学自准直法、重力法等也适用于测量平面度误差。测量平面度时，先测出若干截面的直线度，再把各测点的量值按平面度公差带定义利用图解法或计算法进行数据处理即可得出平面度误差。也有利用光波干涉法和平板涂色法测量平面误差的。而基于3坐标测量机（以下简称CMM）的平面度测量和数据处理具有方便、快捷、高效的优势，这是因为3坐标测量机具有通用性强、测量精确高、测量效率高等优点，所以其他测量方法很难与之比拟。 3坐标测量机自从1959年由英国的Fementi公司发明以来，在这近510年的时间里，已经得到了极大的发展。特别是经过近210多年的发展和应用，在机械制造领域已经比较普及。但是随着科技的发展，也不断出现1些需要提高的想法，特别是超精密加工技术的发展，引起更多的构想。而现在随着微机械和纳米的兴起，对3坐标测量机的要求就更是提出了更多的想法，尤其是我国，因为处于发展之中，所以就这些方面，就更应当有个比较合适、周密的思考。例如在坐标测量机出现之前，很多0部件的测量是10分困难的，特别是复杂的0部件的测量，往往采取化整为0的办法，多次定位，逐个尺寸进行测量，尤其是测量时间太长，测量的误差又大，这是可以想象得到的。特别是自动化加工的出现，测量1直被认为是机械制造生产率提高和精度提高的瓶颈。特别是复杂的构件，测量的时间比制造的时间还长，如果百分之百的检测，那是无法想象的。比如汽车的外形测量，更是困难重重。 正是因为3坐标测量机的出现，这种现象便排除了。不仅解决了测量的速度，而且提高了测量的精度，特别是机械加工的换刀机构的移植到测量上，更扩大了功能，这对制造领域提高质量方面引起了很大的促进作用，特别是精密型CNC3坐标测量机(CNC－CMM)，促进了计量的自动化，大幅度提高了测量的效率和精度，并且代替了当前计量室的大部分测量工作，而将测量工作能在生产第1线上得到解决。国内外发展的FMC、FMS的生产线上大部分配置了3坐标测量机，这样就可能在制造1完成，质量也得到了评价，甚至起到质量的监控的作用。例如德国的MTO(发电机涡轮制造厂)的28种复杂0件的加工车间，是以自动化加工为主的，全部产品的检验是由4台Zeiss公司的CMM 组合在1起的测量中心测量，当天生产，当天测量，不仅测量了0件，而且可以发现加工设备的处在什么状态，起到了质量监控的作用。 本文就是在传统测量平面度误差的基础上进1步拓展测量视野，以计算机为依托，使用目前世界上最先进最流行的3坐标测量机进行平面度误差测量。
最小二乘拟合平面和直线matlab
利用Matlab实现直线和平面的拟合 1、直线拟合的matlab代码 % Fitting a best-fit line to data, both noisy and non-noisy x = rand(1,10); n = rand(size(x)); % Noise y = 2*x + 3; % x and y satisfy y = 2*x + 3 yn = y + n; % x and yn roughly satisfy yn = 2*x + 3 due to the noise % Determine coefficients for non-noisy line y=m1*x+b1 Xcolv = x(:); % Make X a column vector Ycolv = y(:); % Make Y a column vector Const = ones(size(Xcolv)); % Vector of ones for constant term Coeffs = [Xcolv Const]\Ycolv; % Find the coefficients m1 = Coeffs(1); b1 = Coeffs(2); % To fit another function to this data, simply change the first % matrix on the line defining Coeffs % For example, this code would fit a quadratic % y = Coeffs(1)*x^2+Coeffs(2)*x+Coeffs(3) % Coeffs = [Xcolv.^2 Xcolv Const]\Ycolv; % Note the .^ before the exponent of the first term % Plot the original points and the fitted curve figure plot(x,y,'ro') hold on x2 = 0:0.01:1; y2 = m1*x2+b1; % Evaluate fitted curve at many points plot(x2, y2, 'g-') title(sprintf('Non-noisy data: y=%f*x+%f',m1,b1)) % Determine coefficients for noisy line yn=m2*x+b2 Xcolv = x(:); % Make X a column vector Yncolv = yn(:); % Make Yn a column vector Const = ones(size(Xcolv)); % Vector of ones for constant term NoisyCoeffs = [Xcolv Const]\Yncolv; % Find the coefficients m2 = NoisyCoeffs(1); b2 = NoisyCoeffs(2); % Plot the original points and the fitted curve figure plot(x,yn,'ro')
数值计算_第6章 曲线拟合的最小二乘法
第6章曲线拟合的最小二乘法 6.1 拟合曲线 通过观察或测量得到一组离散数据序列，当所得数据比较准确时，可构造插值函数逼近客观存在的函数，构造的原则是要求插值函数通过这些数据点，即。此时，序列与 是相等的。 如果数据序列，含有不可避免的误差（或称“噪音”），如图6.1 所示；如果数据序列无法同时满足某特定函数，如图6.2所示，那么，只能要求所做逼近函数最优地靠近样点，即向量与的误差或距离最小。按与之间误差最小原则作为“最优”标准构造的逼近函数，称为拟合函数。 图6.1 含有“噪声”的数据 图6.2 一条直线公路与多个景点 插值和拟合是构造逼近函数的两种方法。插值的目标是要插值函数尽量靠近离散点；拟合的目标是要离散点尽量靠近拟合函数。 向量与之间的误差或距离有各种不同的定义方法。例如： 用各点误差绝对值的和表示： 用各点误差按模的最大值表示： 用各点误差的平方和表示： 或（6.1）
其中称为均方误差，由于计算均方误差的最小值的方法容易实现而被广泛采用。按 均方误差达到极小构造拟合曲线的方法称为最小二乘法。本章主要讲述用最小二乘法构造拟合曲线的方法。 在运筹学、统计学、逼近论和控制论中，最小二乘法都是很重要的求解方法。例如，它是统计学中估计回归参数的最基本方法。 关于最小二乘法的发明权，在数学史的研究中尚未定论。有材料表明高斯和勒让德分别独立地提出这种方法。勒让德是在1805年第一次公开发表关于最小二乘法的论文，这时高斯指出，他早在1795年之前就使用了这种方法。但数学史研究者只找到了高斯约在1803年之前使用了这种方法的证据。 在实际问题中，怎样由测量的数据设计和确定“最贴近”的拟合曲线？关键在选择适当的拟合曲线类型，有时根据专业知识和工作经验即可确定拟合曲线类型；在对拟合曲线一无所知的情况下，不妨先绘制数据的粗略图形，或许从中观测出拟合曲线的类型；更一般地，对数据进行多种曲线类型的拟合，并计算均方误差，用数学实验的方法找出在最小二乘法意义下的误差最小的拟合函数。 例如，某风景区要在已有的景点之间修一条规格较高的主干路，景点与主干路之间由各具特色的支路联接。设景点的坐标为点列；设主干路为一条直线 ，即拟合函数是一条直线。通过计算均方误差最小值而确定直线方程（见图6.2）。 6.2线性拟合和二次拟合函数 线性拟合 给定一组数据，做拟合直线，均方误差为 （6.2） 是二元函数，的极小值要满足 整理得到拟合曲线满足的方程：
平面度的测量分解
平面度测量 工作单位：广东技术师范学院机电学院机械精度检测实验室作者：刘涵章关键词：平面度平面度误差三远点法三角形准则对角线准则对角线法 目录 一、什么是平面度 二、平面度误差值的各种评定方法 三、误差值评定的步骤： 四、实验教学中的实验仪器和实验步骤： 五、平面度误差值的各种评定方法应用举例 六、总结
一、什么是平面度 首先谈一谈什么是平面度，平面度就是实际平面相对理想平面的变动量。换句话说，就是被测平面具有的宏观凹凸高度相对理想平面的偏差。也可以说成是平整程度。 平面度公差是实际表面对平面所允许的最大变动量。也就是用以限制实际表面加工误差所允许的变动范围。这个变动范围可以在图样上给出。（可以插入一个图） 二、平面度误差值的各种评定方法 1. 最小区域判别准则： 由两个平行平面包容实际被测平面S时，S上至少有四个极点分别与这两个平行平面接触，且满足下列条件之一：（1）至少有三个高（低）极点与一个平面接触，有一个低（高）极点与另一个平面接触，并且这一个极点的投影落在上述三个极点连成的三角形内（三角形准则）；（2）至少有两个高极点和两个低级点分别与这两个平行平面接触，并且高极点连线和低极点连线在空间呈交叉状态（交叉准则）；这两个平行平面之间的区域即为最小区域，该区域的宽度即为符合定义的平面度误差值。就是最高点与最低点的差值。如下图所示： 2.三远点平面法和对角线平面法： 平面度误差值还可以用对角线平面法和三远点法评定。对角线平面法是指以通过实际被测平面一条对角线（两个角点的连线）且平行另一条对角线（其余两个角点的连线）的平面作为评定基准，取各测点相对于它的偏离值中最大偏离值（正值或零）与最小偏离值（零或负值）之差作为平面误差值。 三远点平面法是指以通过被测平面上相距最远的三个点构成的平面作为评定基准，取各测点相对于它的偏离值中最大偏离值（正值或零）与最小偏离值（零或负值）之值差作为平面度误差值。应当指出，由于从实际被测平面上选取相距最远的三个点有多种可能，因此按三远点平面法评定的平面度误差值不是唯一的，有时候差别颇大。 评定过程就是根据上述判别准则去寻找符合最小条件的理想平面位置的过程。可有多种数据处理方法，其中旋转法为最基本的方法。此法适用于前述各种测量方法获得的统一坐标值的数据处理。 三、误差值评定的步骤：
最小区域公式
直线度 (给定平面内) 最小二乘法(LSM)：该方法是以最小二乘直线作为评定理想直线，求出实际直线对该直线的最大变动，从而得到直线度误差。 该方法的思路是：根据各量测点相对于起始位置的累积值，找到一条直线，使得曲线上各量测点到该直线的距离的平方和为最小。这条直线即为最小二乘直线，是唯一的。(但是，用最小二乘法求直线度的致命伤：评定准则与最小区域准则相悖，存在原理误差，故不能得到精确的直线度误差值。有些文献对之改进提出旋转控制直线法，可以得到直线度误差的精确解。) 设定：最小二乘直线为：bx a y += 其中：∑∑∑∑∑∑∑=======--=-=-=n i n 0i i n 0 i i n 0i i n 0i i n i i n 0i i _ _ x n y x n y b x n b y n x b y a 22 i i )(1x ))((1x 11 求得各测量点对bx a y +=的变动量，找出最小二乘直线两侧绝对值最大的两点，它们的绝对值之差即为直线度误差。 最大凸度：max i i max bx a y ΔL ][--= 最大凹度：in in ][m i i m bx a y ΔL --= 直线度： m i n m a x ΔL ΔL ΔL -= 直线度平均值：∑=--=n i i n bx a y n ΔL 1 i )(1
直线度量测流程 最小区域法：评定给定平面内直线度误差的最小区域应符合如下两个最小包容区域判定条件： ①误差曲线全部位于两平行直线之间 ②两平行直线与误差曲线组成高、低相间的三点接触
平面度 (给定平面内) 如下图所示，测量基准平面为o-o平面，实际被测平面每一测点对o-o平面的高度坐标z ij=f(x i，y i)。设理想评定基面与z轴的截距为α，与x轴的倾角为β，与y轴的倾角为γ，则理想评定基准平面的方程近似为：z=α+βx+γy 评定基准面到测量基准面的高度坐标值为z’ij=α+βx i+γy i 实际被测平面相对于评定基准平面的高度坐标值为 v ij=f(x i，y i)-(α+βx i+γy i)= z ij-(α+βx i+γy i) 三点法：以通过实际被测平面上任选三点的平面作为理想评定基准
普通最小二乘法(OLS)
普通最小二乘法（OLS ） 普通最小二乘法（Ordinary Least Square ，简称OLS ），是应用最多的参数估计方 法，也是从最小二乘原理出发的其他估计方法的基础，是必须熟练掌握的一种方法。 在已经获得样本观测值 i i x y ,（i=1,2,…,n ）的情况下 （见图2.2.1中的散点），假如模型（2.2.1）的参数估计量 已经求得到，为^0β和^ 1β，并且是最合理的参数估计量，那 么直线方程（见图2.2.1中的直线） i i x y ^ 1^0^ββ+= i=1,2,…,n (2.2.2) 应该能够最好地拟合样本数据。其中 ^ i y 为被解释变量的估计值，它是由参数估计量和解释 变量的观测值计算得到的。那么，被解释变量的估计值与观测值应该在总体上最为接近，判断的标准是二者之差的平方和最小。 ),()(102 2101ββββQ u x y Q i i n i i ==--=∑∑= ()() ),(min ????1 02 1 102 12?,?1 1 ββββββββQ x y y y u Q n i i n i i i =--=-==∑∑∑== (2.2.3) 为什么用平方和？因为二者之差可正可负，简单求和可能将很大的误差抵消掉，只有平方和才能反映二者在总体上的接近程度。这就是最小二乘原则。那么，就可以从最小二乘原则和样本观测值出发，求得参数估计量。 由于 2 1 ^ 1^01 2 ^ ))(()(∑∑+--=n i i n i i x y y y Q ββ＝ 是 ^ 0β、^ 1β的二次函数并且非负，所以其极小值总是存在的。根据罗彼塔法则，当Q 对^ 0β、 ^ 1β的一阶偏导数为0时，Q 达到最小。即
平面度常识及测量方法
创作编号： GB8878185555334563BT9125XW 创作者：凤呜大王* 平面度误差测量数据处理。 在大中专学校机械类各专业中，《互换性与测量技术基础》是一门重要的技术基础课，该课程内容十分丰富，而教学课时相对较少，许多重点和难点内容难以作详细讲解。其中形位公差与技术测量的内容学生理解掌握更为困难，在四项形位公差中，直线度与平面度误差的测量是一般机械制造行业主要的检测项目，故要求学生重点学习和掌握。直线度误差的测量相对较为简单，而平面度误差的测量及数据处理比较复杂，且理解困难。本文仅对平面度误差的测量和数据处理作较为详细的介绍，希冀初学者能尽快掌握这一重点和难点内容。 一、平面度误差的测量 平面度误差是指被测实际表面对其理想平面的变动量。 平面度误差是将被测实际表面与理想平面进行比较，两者之间的线值距离即为平面度误差值；或通过测量实际表面上若干点的相对高度差，再换算以线值表示的平面度误差值。 平面度误差测量的常用方法有如下几种： 1、平晶干涉法：用光学平晶的工作面体现理想平面，直接以干涉条纹的弯曲程度确定被测表面的平面度误差值。主要用于测量小平面，如量规的工作面和千分尺测头测量面的平面度误差。
2、打表测量法：打表测量法是将被测零件和测微计放在标准平板上，以标准平板作为测量基准面，用测微计沿实际表面逐点或沿几条直线方向进行测量。打表测量法按评定基准面分为三点法和对角线法：三点法是用被测实际表面上相距最远的三点所决定的理想平面作为评定基准面，实测时先将被测实际表面上相距最远的三点调整到与标准平板等高；对角线法实测时先将实际表面上的四个角点按对角线调整到两两等高。然后用测微计进行测量，测微计在整个实际表面上测得的最大变动量即为该实际表面的平面度误差。 3、液平面法：液平面法是用液平面作为测量基准面，液平面由“连通罐”内的液面构成，然后用传感器进行测量。此法主要用于测量大平面的平面度误差。 4、光束平面法：光束平面法是采用准值望远镜和瞄准靶镜进行测量，选择实际表面上相距最远的三个点形成的光束平面作为平面度误差的测量基准面。 除上述方法可测量平面度误差外，还有采用平面干涉仪、水平仪、自准直仪等用于测量大型平面的平面度误差。 二、平面度误差的评定方法 平面度误差的评定方法有：三远点法、对角线法、最小二乘法和最小区域法等四种。 1、三远点法：是以通过实际被测表面上相距最远的三点所组成的平面作为评定基准面，以平行于此基准面，且具有最小距离的两包容平面间的距离作为平面度误差值。 2、对角线法：是以通过实际被测表面上的一条对角线，且平行于另一条对角线所作的评定基准面，以平行于此基准面且具有最小距离的两包容平面间的距离作为平面度误差值。 3、最小二乘法：是以实际被测表面的最小二乘平面作为评定基准面，以平行于最小
最小二乘法--计算方法
生活中的计算方法应用实例——— 最小二乘法，用MATLAB实现1. 数值实例 下面给定的是某市最近1个月早晨7：00左右（新疆时间）的天气预报所得到的温度 天数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 温度9 10 11 12 13 14 13 12 11 9 天数11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 温度10 11 12 13 14 12 11 10 9 8 天数21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 温度7 8 9 11 9 7 6 5 3 1 下面用MATLAB编程对上述数据进行最小二乘拟合，按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像。 2、程序代码 x=[1:1:30]; y=[9,10,11,12,13,14,13,12,11,9,10,11,12,13,14,12,11,10,9,8,7,8,9,11,9,7, 6,5,3,1]; a1=polyfit(x,y,3) %三次多项式拟合% a2= polyfit(x,y,9) %九次多项式拟合% a3= polyfit(x,y,15) %十五次多项式拟合% b1= polyval(a1,x) b2= polyval(a2,x) b3= polyval(a3,x) r1= sum((y-b1).^2) %三次多项式误差平方和% r2= sum((y-b2).^2) %九次次多项式误差平方和% r3= sum((y-b3).^2) %十五次多项式误差平方和% plot(x,y,'*') %用*画出x,y图像% hold on plot(x,b1, 'r') %用红色线画出x,b1图像% hold on plot(x,b2, 'g') %用绿色线画出x,b2图像% hold on plot(x,b3, 'b:o') %用蓝色o线画出x,b3图像% 3、数值结果 不同次数多项式拟合误差平方和为： r1=67.6659
最小二乘拟合_直线
最小二乘拟合 在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量。根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线，这就是实验数据处理中的曲线拟合问题。这类问题通常有两种情况：一种是两个观测量x 与y 之间的函数形式已知，但一些参数未知，需要确定未知参数的最佳估计值；另一种是x 与y 之间的函数形式还不知道，需要找出它们之间的经验公式。后一种情况常假设x 与y 之间的关系是一个待定的多项式，多项式系数就是待定的未知参数，从而可采用类似于前一种情况的处理方法。 一、最小二乘法原理 在两个观测量中，往往总有一个量精度比另一个高得多，为简单起见把精度较高的观测量看作没有误差，并把这个观测量选作x ，而把所有的误差只认为是y 的误差。设x 和y 的函数关系由理论公式 y ＝f （x ；c 1，c 2，……c m ） （0-0-1） 给出，其中c 1，c 2，……c m 是m 个要通过实验确定的参数。对于每组观测数据（x i ，y i ）i ＝1，2，……，N 。都对应于xy 平面上一个点。若不存在测量误差，则这些数据点都准确落在理论曲线上。只要选取m 组测量值代入式（0-0-1），便得到方程组 y i ＝f （x ；c 1，c 2，……c m ） （0-0-2） 式中i ＝1，2，……，m.求m 个方程的联立解即得m 个参数的数值。显然N
平面度算法说明
检测工件平面度算法说明： 1：在基准面上取3个点分别为P1（x1,y1,z1），P2（x2,y2,z2），P3（x3,y3,z3）利用三点成面的公式计算出平面AX+BY+CZ+D=0作为基准平面 注：1、P1的X，Y坐标由人工输入，其余点有输入的X，Y移动量计算得出 2、所有点的Z坐标由激光测距仪提供 3、计算平面公式时，须计算出A,B,C,D A=y1*z2-y1*z3-y2*z1+y2*z3+y3*z1-y3*z2; B=-x1*z2+x1*z3+x2*z1-x2*z3-x3*z1+x3*z2; C=x1*y2-x1*y3-x2*y1+x2*y3+x3*y1-x3*y2; D=x1*y2*z3-x1*y3*z2-x2*y1*z3+x3*y1*z2+x2*y3*z1-x3*y2*z1; 2:在计算面上取3个点分别为P4（x4,y4,z4），P5(x5,y5,z5)，P6(x6,y6,z6)利用点到平面的距离公式分别求出D1,D2,D3，然后计算出D1,D2,D3的平方差，通过平方差的大小来判断计算面与基准面之间的平行度 注：1、计算点到面的距离公式是：D=abs(ax0+by0+cz0+d)/sqrt(a*a+b*b+c*c)； 2、计算方差公式为：Avg = （D1+D2+D3）/3 Var = (（D1-Avg）^2+（D2-Avg）^2+（D3-Avg）^2)/3 3、假设Par为设定的公差，则Par与Var之间的转换公式为Var = (4*Par*Par)/9,这个Var 即为设定的Var的上限（利用求极限法求出的） 4、程序运行页面显示的测量值为Display = Max（D1,D2,D3）-Min（D1,D2,D3），理由为 Display在Par之内才能算计算面的上下浮动的合理范围之内要是Display大于Par， 则肯定表示在Par之内。 基准面
最小二乘法平面拟合
最小二乘法平面拟合 在介绍平面拟合之前，我先给大家介绍一下有关平面的相关知识（相关介绍来自QVPak 3D,日本三丰） Definition of the Plane Feature A plane feature is reported as the projection of the centroid of the points used to fit the plane, which is projected onto the plane feature, a measurement of the direction measured as an angle, a measurement of the flatness of the plane and a measurement of the parallelism of the plane. If measured in a Cartesian coordinate system, the coordinates of the plane's centroid are reported as follows: X: The distance from the origin to the centroid, as measured along the x-axis. Y: The distance from the origin to the centroid, as measured along the y-axis. Z: The distance from the origin to the centroid, as measured along the z-axis. If measured in a Cylindrical coordinate system, the coordinates of the plane's centroid are reported as follows: R: The distance from the z-axis of the coordinate system to the centroid, as measured within a plane which contains the centroid and is orthogonal to the z-axis of the coordinate system. A: The direction, measured as an angle, between a reference radius vector and a radius vector that contains the centroid and is projected onto the xy-plane. The reference radius vector may be considered to be the x-axis. Z: The height from the origin to the centroid in the cylindrical coordinate system, as measured along the z-axis. The other attributes of the plane feature are: Angle: The angle between the projection of the plane’s normal vector onto the xy-plane and the x-axis of the current coordinate system. X-angle: The angle between the plane’s normal vector and the x-axis of the current coordinate system. (X-Angle = arc cosine k). The x-angle is a positive number between 0 and 180 degrees. Y-angle: The angle between the plane’s normal vector and the y-axis of the current coordinate system. (Y-Angle = arc cosine l). The y-angle is a positive number between 0 and 180 degrees. Z-angle: The angle between the plane’s normal vector and the z-axis of the current coordinate system. (Z-Angle = arc cosine m). The z-angle is a positive number between 0 and 180 degrees.
最小二乘法拟合
4.最小二乘法线性拟合 我们知道，用作图法求出直线的斜率a 和截据b ，可以确定这条直线所对应的经验公式，但用作图法拟合直线时，由于作图连线有较大的随意性，尤其在测量数据比较分散时，对同一组测量数据，不同的人去处理，所得结果有差异，因此是一种粗略的数据处理方法，求出的a 和b 误差较大。用最小二乘法拟合直线处理数据时,任何人去处理同一组数据，只要处理过程没有错误，得到的斜率a 和截据b 是唯一的。 最小二乘法就是将一组符合Y=a+bX 关系的测量数据，用计算的方法求出最佳的a 和b 。显然，关键是如何求出最佳的a 和b 。 (1) 求回归直线 设直线方程的表达式为： bx a y += (2-6-1) 要根据测量数据求出最佳的a 和b 。对满足线性关系的一组等精度测量数据（x i ，y i ），假定自变量x i 的误差可以忽略，则在同一x i 下，测量点y i 和直线上的点a+bx i 的偏差d i 如下： 111bx a y d --= 222bx a y d --= n n n bx a y d --= 显然最好测量点都在直线上（即d 1=d 2=……=d n =0），求出的a 和b 是最理想的，但测量点不可能都在直线上，这样只有考虑d 1、d 2、……、d n 为最小，也就是考虑d 1+d 2+……+d n 为最小，但因d 1、d 2、……、d n 有正有负，加起来可能相互抵消，因此不可取；而|d 1|+ |d 2|+……+ |d n |又不好解方程，因而不可行。现在采取一种等效方法：当d 12+d 22+……+d n 2 对a 和b 为最小时，d 1、d 2、……、d n 也为最小。取（d 12+d 22+……+d n 2 ）为最小值，求a 和b 的方法叫最小二乘法。 令 ∑== n i i d D 1 2＝21 1 2][i i n i n i i b a y d D --== ∑∑== (2-6-2) D 对a 和b 分别求一阶偏导数为： ][211∑∑==---=??n i i n i i x b na y a D ][21 2 11∑∑∑===---=??n i i n i i n i i i x b x a y x b D
三坐标测量位置度的方法及注意事项
三坐标测量位置度的方法及注意事项 位置度检测是机动车零部件检测中经常进行的一项常规检验。所谓“位置度”是指对被评价要素的实际位置对理想位置变动量的指标进行限制。在进行位置度检测时首先要很好地理解和消化图纸的要求，在理解的基础上选择合适的基准。位置度的检测就是相对于这些基准，它的定位尺寸为理论尺寸。 标签：三坐标；位置度 1 位置度的三坐标测量方法 1.1 计算被测要素的理论位置 ①根据不同零部件的功能要求，位置度公差分为给定一个方向、给定两个方向和任意方向三种，可以根据基准体系及确定被测要素的理论正确位置的两个理论正确尺寸的方向选择适当的投影面，如XY平面、XZ平面、YZ平面。②根据投影面和图纸要求正确计算被测要素在适当投影面的理论位置。 1.2 根据零部件建立合适的坐标系。在PC-DMIS软件中，可以把基准用于建立零件坐标系，也可以使用合适的测量元素建立零件坐标系，建立坐标的元素和基準元素可以分开。 1.3 测量被测元素和基准元素。在被测元素和基准元素取点拟合时，最好使用自动程序进行，以减少手动检测的误差。 1.4 位置度的评价。①在PC-DMIS软件中，位置度的评价可以直接点击位置度图标。②在位置度评价对话框中包含两个页面，特征控制框和高级，首先根据图纸要求设置相应的基准元素，在基准元素编辑窗口中只会出现在编辑当前光标位置以上的基准特征，如图1所示。③基准元素设置完成，回到特征控制框选择被测元素，设置基准，输入位置度公差。④在位置度评价的对话框中选择高级，在此对话框中可以设置特征控制框尺寸的信息输出方式和分析选项。如图2的对话框，在标称值一栏中手动键入被测要素的理论位置值，点击评价。 1.5 在报告文本中刷新就可以看到所评价的位置度结果。 2 三坐标测量位置度的注意事项 2.1 评价位置度的基准元素选择和建立坐标系的元素选择有相似之处，都要用平面或轴线作为A基准，用投影于第一个坐标平面的线作为B基准，用坐标系原点作为C基准。如果这些元素不存在，可以用构造功能套用、生成这些元素。 2.2 对位置度公差的理解。如位置度公差值t前加注φ，表示公差带是直径
普通最小二乘法
普通最小二乘法（OLS） 普通最小二乘法（Ordinary Least Square，简称OLS），是应用最多的参数估计方法，也是从最小二乘原理出发的其他估计方法的基础，是必须熟练掌握的一种方法。 在已经获得样本观测值（i=1,2,…,n）的情况下（见图 2.2.1中的散点），假如模型（2.2.1）的参数估计量已经求得到，为和，并且是最合理 的参数估计量，那么直线方程（见图2.2.1中的直线） i=1,2,…,n (2.2.2) 应该能够最好地拟合样本数据。其中为被解释变量的估计值，它是由参数估计量和解释变量的观测值计算得到的。那么，被解释变量的估计值与观测值应该在总体上最为接近，判断的标准是二者之差的平方和最小。 (2.2.3) 为什么用平方和？因为二者之差可正可负，简单求和可能将很大的误差抵消掉，只有平方和才能反映二者在总体上的接近程度。这就是最小二乘原则。那么，就可以从最小二乘原则和样本观测值出发，求得参数估计量。 由于 是、的二次函数并且非负，所以其极小值总是存在的。根据罗彼塔法则，当Q对、的一阶偏导数为0时，Q达到最小。即
(2.2.4) 容易推得特征方程： 解得： （2.2.5） 所以有： （2.2.6） 于是得到了符合最小二乘原则的参数估计量。 为减少计算工作量，许多教科书介绍了采用样本值的离差形式的参数估计量的计算公式。由于现在计量经济学计算机软件被普遍采用，计算工作量已经不是什么问题。但离差形式的计算公式在其他方面也有应用，故在此写出有关公式，不作详细说明。记 （2.2.6）的参数估计量可以写成
(2.2.7) 至此，完成了模型估计的第一项任务。下面进行模型估计的第二项任务，即求随机 误差项方差的估计量。记为第i个样本观测点的残差，即被解释变量的估计值与观测值之差。则随机误差项方差的估计量为 (2.2.8) 在关于的无偏性的证明中，将给出（2.2.8）的推导过程，有兴趣的读者可以参考有关资料。 在结束普通最小二乘估计的时候，需要交代一个重要的概念，即“估计量”和“估计值”的区别。由（2.2.6）给出的参数估计结果是由一个具体样本资料计算 出来的，它是一个“估计值”，或者“点估计”，是参数估计量和的一个具体数值；但从另一个角度，仅仅把（2.2.6）看成和的一个表达式，那么，则是的函数，而是随机变量，所以和也是随机变量，在这个角度上，称之为“估计量”。在本章后续内容中，有时把和作为随机变量，有时又把和作为确定的数值，道理就在于此。
- 最小区域公式
- Excel最小二乘法计算一二三维平面度方法总结
- 多点最小二乘法平面方程拟合计算 (1)
- (完整版)最小二乘法拟合椭圆附带matlab程序
- 多点最小二乘法平面方程拟合计算
- 平面度计算
- 最小二乘拟合平面和直线matlab
- 平面度计算.pdf
- E cel最小二乘法计算一二三维平面度方法总结
- excel最小二乘法计算平面度工式分析
- 第3章_曲线拟合的最小二乘法 计算方法
- 多点最小二乘法平面方程拟合计算
- 最小二乘拟合_直线
- 多点最小二乘法平面方程拟合计算
- Excel最小二乘法计算一二三维平面度方法总结
- 最小二乘法平面拟合
- 最小二乘法计算平面度公式
- 最小二乘法LSQ(least square)_计算公式
- 最小二乘法
- 最小二乘法计算表格