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    Julia中的2D曲线拟合

    我在朱莉娅有一个数组 Z ,代表2D高斯函数的图像 . 即 Z[i,j] 是像素i,j处的高斯的高度 . 我想确定高斯参数(均值和协方差),可能是通过某种曲线拟合 . 我已经研究了适合 Z 的各种方法:我首先尝试了 Distributions 包,但它是针对一种不同的情况(随机选择的点)而设计的 . 然后我尝试了 LsqFit 包,但它似乎是为1D拟合量身定制的,因为当我尝试拟合2D数据时它会抛出...
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    在python中使用复杂函数拟合数据

    我有一些数据,我试图适应模型 这是我的代码的相关部分 path='D:/ParPhy/2-BESIII15_new.dat' data = pd.read_table(path,header=None) y=np.array(data[1]) x=np.array(data[0]**(1/2)) s=x**2 def F_w(s,alpha,m_p,gamma_p): P_s=1+alph...
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    Matlab曲线拟合工具箱 - 错误的数据拟合?

    在matlab中我有2个数据集,每个数据集由192个点组成,我使用matlab曲线拟合工具箱来查找数据之间的相关性 . 它对数据进行多项式拟合得到r平方值 . 直到现在没有问题,但我正在为更多的数据集做同样的程序,我得到了以下适合我看起来不对劲 . 原始数据有点嘈杂,但不那么嘈杂,相关性会很小 . 在进行此拟合之前,我没有对数据集进行任何标准化或规范化 . 我只是打开 cftool ,然后在x轴上...
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    将闭合曲线拟合到一组点

    我有一组点 pts 形成一个循环,它看起来像这样: 这有点类似于31243002,但是我不想在点对之间放置点,而是想在点之间插入一条平滑的曲线(坐标在问题的末尾给出),所以我尝试了类似于 scipy 文档的东西 . Interpolation: values = pts tck = interpolate.splrep(values[:,0], values[:,1], s=1) xnew =...
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    用python拟合Tanh曲线

    我需要适合像这样的tanh曲线: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from lmfit import Model def f(x, a1=0.00010, a2=0.00013, a3=0.00013, teta1=1, teta2=0.00555, teta3=0.00555, phi1=-50, phi2=600, ph...
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    是否可以在Matlab中拟合参数曲线?

    我想拟合一个数据集,由 n -维向量 data (值介于-1和1之间,对应的x值为 linspace(0,9,n) )给出的参数曲线 x = cos(t)/sqrt(1-(a/b)^2) y = b*sin(t)-a 对于 a < b 和 0 < t < pi . 该曲线是椭圆的上半部分,它在x轴下方被降低了 a ,并且在-1和1处与x轴相交 . 我适合参数 a,b . 在...
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    在直方图python中拟合非标准化高斯

    我有一个暗图像(原始格式),并绘制图像的图像和分布 . 正如您所看到的那样,在16处有一个高峰,请忽略它 . 我想通过这个直方图拟合高斯曲线 . 我已经使用这种方法来适应:Un-normalized Gaussian curve on histogram . 然而;我的高斯拟合永远不会接近它应该是什么 . 将图像转换为正确的图形格式或者出现其他问题时,我做错了吗? 这是我用来生成此数据的当前代码...
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    LMFIT - Extrackt变量形成Fitfunction

    我写了一个简短的代码,以适应光学发射规格的光谱 . 因此,我将一个VoigtModel安装到Peak中,将LinearModel安装到背景中 . 喜欢这样: mod=VoigtModel() pars = mod.guess(y, x=x) out = mod.fit(y, pars, x=x)` 和 mod=LinearModel() pars = mod.guess(y, x=x) fun...
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    如何在scipy.stats.gamma.fit中获取拟合参数的误差估计?

    我有一些我适合使用scipy.stats的gamma分布 . 我能够提取形状,位置和比例参数,它们看起来与我期望的数据范围合理 . 我的问题是:有没有办法在参数中得到错误?类似于curve_fit的输出 . 注意:我不直接使用曲线拟合,因为它不能正常工作,并且大多数时间都无法计算伽马分布的参数 . 另一方面,scipy.stats.gamma.fit工作正常 . 这是我正在做的一个例子(没有我的实...
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    如何在scipy中得到拟合分布的标准偏差?

    我正在尝试拟合多个分布并获得每个分布的标准偏差 . 然而,对于标准差,很多分布都会返回inf或Nan . 获得拟合分布方差的方法是正确的吗?有没有更好的办法?南方为什么?这就是我所做的: param = distribution.fit(data) arg = param[:-2] loc = param[-2] scale = param[-1] if len(arg)>0: ...
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    Keras Sequential fit_generator参数列表中validation_steps的含义

    我在Python中使用带有Tensorflow后端的Keras . 更精确的是tensorflow 1.2.1 及其内置的contrib.keras lib . 我想使用Sequential模型对象的 fit_generator-Method ,但我对作为方法参数传递的内容感到困惑 . 通过阅读doc here,我得到了以下信息: generator :一个python训练数据批量生成器;无...
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    最大Splin /适合数据?

    让我们假设我有一些噪声数据d(x),就像函数f(x)一样,噪声g(x)强烈依赖于x,d(x)= f(x)g(x) . 是否有一种干净的方式来拟合或使用样条曲线,让我们称之为s(x),这样 s(x)是平滑的几乎所有x都 s(x)> d(x) | s(x) - d(x)| <恒定 我的想法是使用像Savitzky-Golay这样的过滤器来平滑数据,然后只适合结果的最大部分...
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    Python拟合分布 . 与不同数据大小的比较

    我正在尝试将分布拟合到我的数据中 . 我将数据分成四个不同的长度(99.9%,99.0%,95.0%和90.0%长度) . 使用SciPy拟合方法计算拟合 . 我的问题是,数据长度越短,拟合结果越差 . 但是如果我的数据间隔较短,那么拟合应该更容易 . 与R²和SSE进行比较 . 适合99.9%的数据: 配件 n4, bins4, patches4 = plt.hist(h4, bins=binw...
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    数据拟合3D空间中的椭圆

    论坛 我有一组数据显然在3D空间中形成一个椭圆(不是椭球,而是3D中的曲线) . 受到跟随线程http://au.mathworks.com/matlabcentral/newsreader/view_thread/65773的启发并在某人的帮助下,我设法运行优化代码并输出一组最佳参数x(向量) . 但是,当我尝试使用此x来复制椭圆时,结果是空间中的奇怪直线 . 我已经被困在这里好几天了,仍然不知...
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    交叉验证:来自scikit-learn参数的cross_val_score函数

    根据scikit-learn的DOC sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator,X,y = None,groups = None,scoring = None,cv = None,n_jobs = 1,verbose = 0,fit_params = None,pre_dispatch ='2 * n_jobs') X和y X:arr...
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    scipy.integrate Pseudo-Voigt函数,积分变为0

    我正在编写一个脚本,使用Scipy,Numpy和Matplotlib在Python中将峰形拟合到光谱数据 . 它可以同时适应多个峰值 . 峰值曲线(现在)是Pseudo-Voigt,它是高斯(aka Normal)和Lorentzian(aka Cauchy)分布的线性组合 . 我有一个选项开关,我可以让软件优化高斯和洛伦兹的贡献或将其设置为固定值(其中0 =纯高斯和1 =纯洛伦兹) . 按预期工...
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    关于视频帧和质量得分的培训

    我正在研究一个项目,其中CNN模型应该预测图像片上的均方误差 . 这些图像是视频帧 . 我有分割数据集(80% - 20%)(X_train,y_train)和(X_test,y_test) . X_ *包含48x48个补丁,y_ *包含地面实况质量得分 . CNN模型如下: print('CNN Model loading...') from keras import optimizers ...
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    Matlab多指数曲线拟合到同一组系数

    我'm trying to fit multiple exponential curves to pairs of data using the same set of coefficients for ' exp1'拟合方法,会产生这样的东西: 示例数据如下: timeToFit = [24 48;48 72]; dataToFit = [150000 230000;105000 430000]...

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