一种基于声波持续时间的超声激发液滴体积预测方法

本发明公开了一种基于声波持续时间的超声激发液滴体积预测方法，包括通过实验设备获取自变量与因变量原始数据并存储，利用Z‑Score算法计算数据偏移程度、设定阈值剔除异常点，将筛选后的数据按自变量取值分组并计算各组平均值，基于最小二乘法进行线性回归分析、拟合最优拟合方程并预测因变量。本发明通过数据预处理剔除异常干扰，提升数据可靠性；分组平均处理减少随机误差影响，增强模型鲁棒性；最小二乘线性回归实现自变量与因变量的定量关联建模，为超声液滴操控领域提供了一种数据驱动的精准预测方案，可广泛应用于微流控芯片、生物医学检测等需要液滴体积精确控制的场景，提升超声激发液滴操作的稳定性和可控性。