该 LabVIEW 程序实现了 线性拟合（Linear Fit），用于计算给定一组数据点的斜率（Slope）和截距（Intercept），并将结果可视化于 XY Graph 中。本案例适用于数据拟合、实验数据分析、传感器标定等应用场景。程序使用矩阵运算求解最小二乘法方程，并支持误差修正。

功能说明

该程序的主要功能包括：

1. 输入 X-Y 数据点数组（X-input array 和 Y-input array）。

2. 计算线性回归方程：$$y=ax+b$$其中 $a$ 为斜率（Slope），$b$ 为截距（Intercept）。

3. 最小二乘法计算：

   • 计算 X 和 Y 的均值。

   • 计算斜率 $a$：$$a=\frac{N\sum xy-\sum x\sum y}{N\sum x^2-(\sum x{)}^2}$$

   • 计算截距 $b$：$$b=\frac{\sum y-a\sum x}{N}$$

   
   

4. 拟合结果可视化：

   • 计算拟合直线上的 Y 值。

   • 在 XY Graph 上显示原始数据点及拟合直线。

   
   

5. 误差修正（可选启用）：

   • 计算修正后的斜率和截距（Correct Slope 和 Correct Intercept），提高拟合精度。

   
   

LabVIEW 代码解析

1. 数据输入：

   • 通过 X-input array 和 Y-input array 传入数据点。

   
   

2. 最小二乘法计算：

   • 使用 LabVIEW 的基本数学函数（乘法、加法、数组求和）实现线性回归。

   • 计算均值、斜率、截距。

   
   

3. 结果输出：

   • 斜率、截距作为数值显示。

   • XY 图表显示原始数据点与拟合曲线。

   
   

4. 错误检查：

   • 确保 X 和 Y 具有相同数据点个数，并至少包含两个点。

   
   

参考资料

1. LabVIEW 线性拟合（Linear Fit）官方文档：NI Documentation

2. 最小二乘法原理：Least Squares Method - Wikipedia

3. LabVIEW 数据可视化：NI XY Graph 教程

总结

本案例展示了 LabVIEW 通过基本数学运算实现线性回归拟合，适用于数据分析、信号处理等领域。利用 XY Graph 进行数据可视化，提高了直观性。同时支持修正选项，增强了拟合精度，是一个值得学习和借鉴的 LabVIEW 编程案例。