那就好啦! 逐點掃描本來就是求區域最大或最小值的一種方法, 您怕不準, 那也只是取樣與轉換精度不足的問題..

在取樣與轉換精度不足的情況下, 您可以用差值, 或是取中心點, 或是前面介紹過的割線或切線交點, 還是其他網友所介紹的, 或是您後續想用的統計手法都可能進一步逼近理想的未知點; 只是就如同您用手動方式校準一樣, 它們都是依據您原先的測量值進一步設法逼近理想值, 也總是會有誤差; 若原先測量精度有限, 所推演出來的方程式精度也有限, 若原先依據有誤 (譬如扭力與移動軸幾何位置的對應關係) , 那麼所推演出來或是套用的方程式種類也會有誤, 至於要取到多精準? 那就看您的需求, 以及所能檢測與誤差到什麼程度..

就以您原先只取樣三點, 就據以推論出那樣的曲線圖形來說, 不知情者如我等之網友, 單依據該圖就各有各的看法, 那麼您要選用哪一種? 若各網友發現原來您只取三點, 那麼您要如何說服各網友它一定是這樣的曲線? 所形成的誤差會不會是個問題?

至於您想用的統計手法, 我認為在此場合較適合的應用方式是針對同一點作多次測量的多個結果, 或是不同點所計算出來得多個割線 (或切線) 交點位置, 或是多個相同扭力點 (左右各一點形成一對) 的多個中心位置點, 予以統計手法處理, 因為它們的標的物都是同一個..

若像您一開始用有限的不同偏移量所獲得的不同扭力值來繪出的對應圖, 能否直接使用統計手法而不經過任何預加工? ..........這..........看其他網友怎麼說...........我想他們應該可以給您更適切的建議..

其實我覺得你和那位仁兄都不是不懂，只是你們背景不一樣，一時之間沒對上而已 .....

我是覺得如果因為這樣吵起來，好像很奇怪 ....

一點感想

我也不懂, 他給出 key word 我就去找資料, 才知道大概所指的是那一回事, 假如我沒理解錯誤的話..

簡單地說就是一運作平台在兩根平行軸上運動, 因為有兩根軸, 所以用了兩個馬達各自負責驅動:

　　　　　　＜－　運動方向　－＞

　　　　　　　＋－－－－－－＋
　＝＝＝＝＝＝｜　　　　　　｜＝＝＝＝＝＝＝　軸一
　　　　　　　｜　　　　　　｜
　　　　　　　｜　　　　　　｜
　　　　　　　｜　　　　　　｜
　＝＝＝＝＝＝｜　　　　　　｜＝＝＝＝＝＝＝　軸二
　　　　　　　＋－－－－－－＋

開版者所碰到的問題是那個平台不知怎麼回事會歪掉:


　　　＋－－－－－－＋
　＝＝＝＼　　　　　　＼＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
　　　　　＼　　　　　　＼
　　　　　　＼　　　　　　＼
　　　　　　　＼　　　　　　＼
　＝＝＝＝＝＝＝＼　　　　　　＼＝＝＝＝＝＝
　　　　　　　　　＋－－－－－－＋

平台歪了就會致使運轉阻力增加, 所以馬達所呈現扭力也增加, 因此開版樓主就以三個點 (向左歪, 不歪, 向右歪), 繪出心裡所預期的 歪斜量(單軸偏移量) 對應 扭力 的圖; 並希望從中獲得扭力最低的點, 屆以律定就是平台最不歪 (最正) 的點..

也因為如此, 所以他想要藉所測繪的對應資料, 建立出或套用一個方程式, 並從方程式中找出扭力最低點, 作為該平台校正的依據..

說使用常態分佈可以解決這問題的，數學觀念完全錯誤
要求曲線的估計值幹嘛要用常態分佈

那個朋友沒國中程度的是否可解釋一下?

研究所時唸計量時早把這觀念弄清楚了
你不懂的話，要不要請我教你啊

開版的有付錢還是回饋什麼嗎?
畢竟這不是興趣或是什麼業餘好玩的

看起來是工作相關，大大們熱心是不錯啦....加減看加減長知識

如果A大一開始就說用非線性迴歸處理問題, 就不會引起誤會了

其實問題很簡單，但有人自以為一定要用課本寫的才叫正確，其實我也不知道他的課本寫了什麼島蛋，至少我讀的課本沒他說的那麼死腦筋。常態分佈函數是非線性迴歸的其中一種估計函數，絕對可以拿來做曲線函數的估計，事實上，任何函數都可以用來當非線性迴歸函數，只要你覺得那個是最符合數據的函數。
最簡單的方式就是我說的，算標準差和平均值，再去對函數圖有沒有符合數據。這並不存在一定正確或標準的解法。

但既然google可以找到方便的工具程式，我想是可以利用的。

那如果標準差和平均值算出來的高斯函數不符合數據呢？那就再猜另一種函數啊，就說課本是死的，你的「直覺」才是最重要的。

常態分配的數學意義是使用變數變換成Z函數
將已有資料轉換成標準差和變異數，再標準化
目的是找出資料的分配機率，求面積或積分就是機率了

而使用內插法，比較常見的就是3次軟代法(非線性)
用已知資料比對求未知資料的方法求出內插多項式，即曲線
而且可以求方程式解，這也是樓主要的

兩者數學意義不同，目的也不同，牛頭不對馬嘴
如果只有國中程度不懂這兩者區別，答非所問，這滿正常的...