虚拟仪器-labview-课件PPT-8.ppt

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1、8.1数学分析8.2信号处理第八章数学分析与信号处理8.1数学分析(Mathematics)LabVIEW提供了一些数学运算节点，包括：公式节点、估计、微积分运算、线性代数、曲线拟合、数理统计、最优化方法、寻根和数值节点等。这些节点位于功能模板Functions→Mathematics子模板内，如下图。8.1.1公式计算(Formula)公式计算模板提供了将外部公式或数学描述直接连接到LabVIEW的功能。包括以下方式：1.公式节点(FormulaNode)其功能是将数学公式直接写入节点框架内，由节点外部的程序输入参

2、数，可同时处理多个公式。例8.1.1公式节点使用举例。2.扩展的公式节点(EvalFormulaNode)这个节点和公式节点差不多，但它更灵活，除了可以在外部输入参数之外，还何以从外部输入数学公式。节点的图标及连线端口如图：其中，InputValues与VariablesInput一一对应，VaribelsOutput与OutputValue一一对应。例8.1.2从外部输入各项参数的使用实例。3.MATLAB语言直接写入(MATLABScript)节点的图标如下：导入MATLAB程序的步骤：①在节点上单击右键；

3、②在弹出菜单中选择”Import”;③在弹出的文件对话框中选择要导入的文件。4.HiQ语言直接写入(HiqScript)节点的图标如下：导入HiQ程序的步骤：①在节点上单击右键；②在弹出菜单中选择”Import”;③在弹出的文件对话框中选择要导入的文件。8.1.2线性代数(LinearAlgebra)LabVIEW提供了线性代数的基本和高级运算节点。有关例程可以在..analysislinaxmpl.llb中查看。1.矩阵相乘(A×B)例8.1.3对两个矩阵进行相乘运算。2.其它矩阵运算节点LabVIEW

4、还提供了多种矩阵运算的基本节点，具体如下：①矩阵与矢量的乘积；②矩阵求逆;③求矩阵的行列式;④求矩阵的特征值和特征量；⑤矢量点积；⑥矢量叉积；⑦求矩阵的秩；⑧求矩阵的范数；⑨矩阵的正定性；以及矩阵的各种分解算法。8.1.3数学运算(Calculus)LabVIEW提供了许多高等数学中的运算节点，主要是微积分运算。1.数值积分(NumericIntegration)其中InputArray:输入序列；dt:积分步长；Integrationmethod:积分方式；0—Trapeziodal方式；1—S

5、impson方式；2—Simpson3/8方式；3—Bode方式。2.曲线积分(Integration)根据给定的函数，在起点和终点之间进行曲线积分，节点图标及连接端口如下：在计算中，程序自动将积分区间分成200份，所以输出的3个数组长度均为201。被积节点的输入和公式节点中的节点输入是一样的。例8.1.4计算节点Y＝X3在区间[0,10]上的积分。3.曲线导数(Differentiation)根据给定的函数，在起点和终点之间，按照给定的点数等间距的取点，然后计算这些点处的导数，以数组的形式输出。节点图标及连接端口如

6、下：4.求曲线上点的极限(Limit)求曲线在给定点处的左右极限。节点图标及连接端口如下：5.求曲线长度(CurveLength)求曲线在两点间的长度。节点图标及连接端口如下：8.1.4概率与统计(ProbabilityandStatistics)LabVIEW提供了概率统计的运算节点，包括：均值运算、方差运算和概率运算等过程。①样本均值。计算n个样本的平均值￣②方差与标准差。计算样本方差时取w=n-1;计算总体方差时w=n.￣③均方根(RMS)：④均方误差(MSE)：⑤直方图(Histogram)：⑥正态分布：

7、X2分布：F分布：t分布：8.1.5曲线拟合(CurveFitting)1.曲线拟合概述曲线拟合是指从数据流中找出曲线的参数或系数，进而得出数据的函数表达式，其算法叫最小平方法。误差定义为：e(a)=[f(x,a)-y(x)]2其中e(a)是误差，y(x)是被观察的数据，f(x,a)数据流的函数表达式，a是一系列用于描述曲线的曲线参数。如设a={a0,a1},则直线的函数表达式为：f(x,a)＝a0＋a1x在LabVIEW中，不同类型的曲线拟合描述如下：①线性拟合—让实验数据适应直线y=kx+b;y[i]=a

8、0+a1x[i]②指数拟合—让实验数据适应指数曲线y=aexp(bx);y[i]=a0exp(a1x[i])③一般多项式拟合—数据拟合为y=a+bx+cx2+…;y[i]=a0+a1x[i]+a2x[i]2+…④一般线性拟合y[i]=a0+a1f1(x[i])+a2f2(x[i])+…这里y[i]是a0,a1,a2…的线性组合，如以y=a