книга

Основы экспериментальных исследований

Здесь можно купить книгу "Основы экспериментальных исследований " в печатном или электронном виде. Также, Вы можете прочесть аннотацию, цитаты и содержание, ознакомиться и оставить отзывы (комментарии) об этой книге.

Автор: Наталья Баландина

Форматы: PDF

Издательство: Северо-Кавказский Федеральный университет (СКФУ)

Год: 2015

Место издания: Ставрополь

Страниц: 113

Артикул: 19050

Электронная книга

226 ₽

Купить и скачать

Читать фрагмент

Аннотация

Краткая аннотация книги "Основы экспериментальных исследований"

Составлено в соответствии с требованиями Федерального государственного стандарта высшего профессионального образования, рабочим учебным планом и программой дисциплины «Электроэнергетика и электротехника» для студентов направления подготовки 13.03.02 – Электроэнергетика и электротехника.

Содержание

Содержание книги "Основы экспериментальных исследований "

ВВЕДЕНИЕ
РАЗДЕЛ 1. ПОДГОТОВКА И ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА
ТЕМА 1. Общие сведения об экспериментальных исследованиях
РАЗДЕЛ 2. ОФОРМЛЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ, ПОЛУЧЕННЫХ В ХОДЕ ЭКСПЕРИМЕНТА
ТЕМА 1. Статистическая обработка данных в системе MATHCAD
ТЕМА 2. Статистическая обработка данных в системе MATLAB
ТЕМА 3. Графические изображения в статистике
РАЗДЕЛ 3. ИНФОРМАЦИОННОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
ТЕМА 1. Нейронные сети, как способ обработки данных
ТЕМА 2. Применение теории нечетких множеств для обработки данных
ТЕМА 3. Построение модели гибридных систем для обработки данных
ТЕМА 4. Презентация как средство представления итогов обработки данных
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА И ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ

Отзывы

Все отзывы о книге Основы экспериментальных исследований

Чтобы оставить отзыв, зарегистрируйтесь или войдите

Отрывок из книги Основы экспериментальных исследований

32 Интерполяция и аппроксимация данных Под аппроксимацией подразумеваются описание некоторой, порой не заданной явно, зависимости или совокупности представ-ляющих данных с помощью другой, обычно более простой или более единообразной зависимости. Данные могут быть заданы как координаты узловых точек, занесенные в таблицу. График ап-проксимации функции может не проходить через узловые точки, но приближать их с некоторой среднеквадратичной погрешностью. Это характерно для регрессии – реализации метода наименьших квадратов (МНК). Основная задача интерполяции – оценить значение представ-ляемой данными зависимости в промежутках между ее узловыми точками. Для этого используются подходящие функции, значения которых в узловых точках совпадают с координатами этих точек. Так при линейной интерполяции зависимости у(х) узловые точки просто соединяются друг с другом отрезками прямых и считается, что искомые промежуточные точки расположены на этих отрезках. Полиноминальная регрессия Наиболее известная аппроксимация – полиномиальная. В MATLAB функции аппроксимации определены полиномами по методу наименьших квадратов – полиномиальной регрессии.

С книгой "Основы экспериментальных исследований" читают