汽车试验数据分析报告.pdf

试验数据处理：根据测定数据，寻找各参数间的相互关系，用方程或图形予以表达。
试验数据的表达方式：数字表达、图形表达、经验公式表达
试验数据的曲线拟合：将实验数据用最能反映实验过程规律的函数式来表示。
通常采用最小二乘法原理进行曲线拟合 回归平方和：u  ( y y)2
1
u / f
回归平方和 u：反映了回归直线上的点对平均值 的变动。令检验数：F  u ＞F
Q / f α
其中：偏差平方和自由度 ＝ － y Q
fq f fu
总偏差平方和： － ＝ ＋ 回归平方和自由度 自变量个数；。
f=n 1 fu fq fu=
显著性判断：回归高度显著（ α＝ ）；
回归显著（ α＝ ）； 回归不显著（ α＝ ）。
根据显著性自由度α（或称置信度 ）及回归平方和自由度 f 、偏差平方和自由度f 查 F 分布表进行比较。
u q α
可以化为线性回归的非线性关系：有的非线性关系可以转化为线性回归处理。
常见转换
双曲线：1/y＝a＋b/x，令：X＝1/x → Y＝A＋BX；
对数曲线： y＝a＋b ㏑ x，令：X＝㏑ x →Y＝A＋BX；
指数曲线： y＝aebx，两边取对数并令：Y＝㏑ Y，A＝㏑ a →Y＝A＋BX
幂函数曲线：y＝axb，两边取对数并令：Y＝㏑ y，X＝㏑ x，A＝㏑ a →Y＝A＋BX
随机性数据处理：
1、时域与幅值域分析内容：时域内容有自相关函数和互相关函数；幅值域有均值、方差、均方差、概率
密度函数等。资料个人收集整理，勿做商业用途
1 / 52、相关分析应用有哪些？
自相关函数：自相关——随机变量数据 X（t）与 X（t＋τ）之间的相关性。
互相关函数：互相关——表示随机变量数据 X（t）与 Y（t）之间的相关性。
3、为什么要对实验数据进行频谱分析？常用方法有哪些？
原因：了解组成数据的频率成分；