MATHEMATICA 教程

处理数值数据

当有一组数值数据时，寻求一个公式来逼近它常常是方便的. 例如，用户可以"拟合"一条直线或曲线通过这组数据所表示的点.

Fit[{y₁,y₂,...},{f₁, f₂,...},x]	用的线性组合拟合数据
Fit[{{x₁,y₁},{x₂,y₂},...},{f₁, f₂,...},x]	用的线性组合拟合一组点

对函数的线性组合拟合曲线函数.

这里生成一个指数函数的数值表. Table 的概念将在 "值表的生成" 节讨论.

In[1]:=

Out[1]=

这里用

对

进行最小二乘拟合.

中的元素被假定为相应于

的值

、

、....

In[2]:=

Out[2]=

这里求形如

的拟合函数.

In[3]:=

Out[3]=

这里生成一个数据对（

、

）构成的表.

In[4]:=

Out[4]=

这里求新数据的形如

的拟合函数.

In[5]:=

Out[5]=

FindFit[data,form,{p₁,p₂,...},x]

使用参数

寻找 form 的拟合

用一般形式拟合数据.

这里寻找线性拟合的最佳参数.

In[6]:=

Out[6]=

这里进行非线性拟合.

In[7]:=

Out[7]=

从数值数据中取出"信号"的一个常见方法是求数据的傅立叶变换或频谱.

Fourier[data]	数值傅立叶变换
InverseFourier[data]	数值傅立叶逆变换

傅立叶变换.

这是简单的矩形脉冲.

In[8]:=

Out[8]=

这里取该脉冲的傅立叶变换.

In[9]:=

Out[9]=

注意， Mathematica 中的 Fourier 函数是按照物理学中的习惯定义的，与电子工程中使用的定义相反. "离散傅立叶变换" 节将进行详细讨论.

更多关于

数值数据