基于MATLAB的冷却液温度传感器特性曲线拟合方法研究
Research on Fitting Method of Characteristic Curve of Coolant Temperature Sensor Based on MATLAB
DOI: 10.12677/PM.2023.132035, PDF,   
作者: 张志辉, 刘 明, 秦金龙, 陈 磊：中国汽车工程研究院股份有限公司环保与健康测评研究中心，重庆
关键词: 最小二乘法；MATLAB软件；曲线拟合；特性曲线；Least Square Method； MATLAB Software； Curve Fitting； Characteristic Curve
摘要: 本文通过对比各曲线拟合方法的优缺点，选择最优的拟合方法：最小二乘法，并利用MATLAB软件中集成的最小二乘法，对比各阶次最小二乘法特性曲线拟合结果，得到较理想的冷却液温度传感器特性曲线方程。对比结果表明五阶次拟合得到的特性曲线效果较理想。
Abstract: The best fitting method: the least square method is selected by comparing the advantages and dis-advantages of curve fitting in this paper and the least square method integrated in MATLAB soft-ware is used to compare the results of characteristic curve fitting of each order of least square method, so that the characteristic curve equation of coolant temperature sensor is closer to the real one. The results show that the effect of the characteristic curve obtained by the fifth order fitting is ideal.
文章引用：张志辉, 刘明, 秦金龙, 陈磊. 基于MATLAB的冷却液温度传感器特性曲线拟合方法研究[J]. 理论数学, 2023, 13(2): 319-324. https://doi.org/10.12677/PM.2023.132035

参考文献

[1] 王荣忠, 高秋英, 王得军. 基于最小二乘法的曲线拟合及其简化算法[J]. 传感器世界, 2021, 27(10): 8-10+25.
[2] 张韵华, 奚梅成, 陈效群. 数值计算方法与算法[M]. 北京: 科学出版社, 2000: 99-101.
[3] 姜伟, 付佳媛. 最小二乘法及其应用[J]. 中国传媒大学学报, 2020, 27(5): 72-78.
[4] 王辉. 误差理论与测量方法[M]. 上海: 同济大学出版社, 2010.
[5] 徐亦唐. 基于最小二乘法的曲线拟合及其在MATLAB中的应用[J]. 电子世界, 2013(10): 102-103.
[6] 陈光, 任志良, 孙海柱. 最小二乘曲线拟合及MATLAB实现[J]. 兵工自动化, 2005, 24(3): 107-108.
[7] 冯元珍, 屠小明, 罗建平. MATLAB软件在曲线拟合中的应用[J]. 福建电脑, 2007(3): 109+160.

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