дифференцирование экспериментальной зависимости

@triq · Регистрация: 20.06.2013

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте.
Столкнулся с такой ситуацией. Я провел эксперимент, получил ряд точек, представляющих собой изменение массы образца с увеличением температуры. Надо получить производную этой зависимости. Масса образца растет не плавно, увеличивается, падает, потом наверстывает падение и снова падает. Производная, естественно, представляет собой не плавную возрастающую кривую, а набор пиков. В книге «Носач В.В. Решение задач аппроксимации с помощью персональных компьютеров» взял программу аппроксимации функции с помощью сглаживающего кубического сплайна и его дифференцирования. Но производная не избавилась от пиков.
Что здесь не так? Почему не работает сглаживание? Подозреваю, что сплайн - не совсем эффективный метод, но каким можно воспользоваться. Что можно почитать по обработке таких экспериментальных данных?
Я аппроксимировал наиболее интересную часть кривой через гиперболический тангенс, получилось очень хорошо. Но надо обработать всю кривую.
Помогите разобраться.

OldFedor · 02.09.2013, 20:42

Сообщение от triq

Помогите разобраться.

Классика обработки.
1. Методом наименьших квадратов подбирается полином n-й степени
2. Собственно дифференцирование.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Отправка уведомления на почту при изменении наименования справочника Maks 24.03.2026 Программная отправка письма электронной почты на примере изменения наименования типового справочника "Склады" в конфигурации БП3. Перед реализацией необходимо выполнить настройку системной учетной. . .	модель ЗдравоСохранения 5. Меньше увольнений- больше дохода! anaschu 24.03.2026 Теперь система здравосохранения уменьшает количество увольнений. 9TO2GP2bpX4 a42b81fb172ffc12ca589c7898261ccb/ https:/ / rutube. ru/ video/ a42b81fb172ffc12ca589c7898261ccb/ Слева синяя линия -. . .	Midnight Chicago Blues kumehtar 24.03.2026 Такой Midnight Chicago Blues, знаешь?. . Когда вечерние улицы становятся ночными, а ты не можешь уснуть. Ты идёшь в любимый старый бар, и бармен наливает тебе виски. Ты смотришь на пролетающие. . .	Контроль уникальности заводского номера - вариант №2 Maks 24.03.2026 В отличие от предыдущего варианта добавлено прерывание циклов, также добавлены новые переменные для сохранения контекста ошибки перед прерыванием цикла: Процедура ПередЗаписью(Отказ, РежимЗаписи,. . .
SDL3 для Desktop (MinGW): Вывод текста со шрифтом TTF с помощью библиотеки SDL3_ttf на Си и C++ 8Observer8 24.03.2026 Содержание блога Финальные проекты на Си и на C++: finish-text-sdl3-c. zip finish-text-sdl3-cpp. zip	Жизнь в неопределённости kumehtar 23.03.2026 Жизнь — это постоянное существование в неопределённости. Например, даже если у тебя есть список дел, невозможно дойти до точки, где всё окончательно завершено и больше ничего не осталось. В принципе,. . .	Модель здравоСохранения: работники работают быстрее после её введения. anaschu 23.03.2026 geJalZw1fLo Корпорация до введения программа здравоохранения имела много невыполненных работниками заданий, после введения программы количество заданий выросло. Но на выплатах по больничным это. . .	Контроль уникальности заводского номера - вариант №1 Maks 23.03.2026 Алгоритм контроля уникальности заводского (или серийного) номера на примере нетипового документа выдачи шин для спецтехники с табличной частью, разработанного в конфигурации КА2. Данные берутся из. . .

@triq 0 / 0 / 0 Регистрация: 20.06.2013 Сообщений: 4

	дифференцирование экспериментальной зависимости 02.09.2013, 19:55. Показов 1909. Ответов 1 Метки нет (Все метки) Здравствуйте. Столкнулся с такой ситуацией. Я провел эксперимент, получил ряд точек, представляющих собой изменение массы образца с увеличением температуры. Надо получить производную этой зависимости. Масса образца растет не плавно, увеличивается, падает, потом наверстывает падение и снова падает. Производная, естественно, представляет собой не плавную возрастающую кривую, а набор пиков. В книге «Носач В.В. Решение задач аппроксимации с помощью персональных компьютеров» взял программу аппроксимации функции с помощью сглаживающего кубического сплайна и его дифференцирования. Но производная не избавилась от пиков. Что здесь не так? Почему не работает сглаживание? Подозреваю, что сплайн - не совсем эффективный метод, но каким можно воспользоваться. Что можно почитать по обработке таких экспериментальных данных? Я аппроксимировал наиболее интересную часть кривой через гиперболический тангенс, получилось очень хорошо. Но надо обработать всю кривую. Помогите разобраться. 0