Fig. 1: Exemplo da linha de regressão linear através dos pontos dados
A curva característica não funciona exatamente através dos pontos de dados e não é linear. No entanto, com transdutores de torque a curva característica pode ser descrita e, assim, muito bem linearizado pela função lineary = f(x) = m•x+b
A inclinação desconhecida do coeficiente m pode então ser determinada aplicando a equação de regressão linear para os n pontos de medição (xk, yk) resultantes da calibração.
A figura 1 mostra que a distância de um ponto de medição Pk= (xk, yk) a partir da linha melhor ajustada y = f (x) = m • x + b pode ser representado como se segue.
O método dos mínimos quadrados de Gauss é utilizado para minimizar a soma dos desvios quadrados sk dos valores medidos (xk, yk) através da origem, para permitir a função de ajuste na faixa de calibração sob consideração a ser determinada [1].
Isto é adquirido calculando a derivada parcial em relação ao coeficiente.
O coeficiente m, e assim, a inclinação da linha melhor ajustada pode então ser calculada como se segue:

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