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] 的线性组合拟合数据
Fit[{{x1,y1},{x2,y2},...},{f1, f2,...},x] 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]:=
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Out[1]=
这里用 进行最小二乘拟合. 中的元素被假定为相应于 的值 、....
In[2]:=
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Out[2]=
这里求形如 的拟合函数.
In[3]:=
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Out[3]=
这里生成一个数据对()构成的表.
In[4]:=
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Out[4]=
这里求新数据的形如 的拟合函数.
In[5]:=
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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]:=
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Out[6]=
这里进行非线性拟合.
In[7]:=
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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]:=
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Out[8]=
这里取该脉冲的傅立叶变换.
In[9]:=
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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.

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