curve-fitting

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이 수식을 그려야하는지 확실하지 않습니다. x가 오른쪽에서 0에 가까워지면 y는 무한대에 가까워 야합니다. 따라서 y 축에 가까워 야합니다. 대신 y = 23 정도에서 차단됩니다. my_formula = function(x){7.9*x^(-0.5)-1.3} curve(my_formula,col="red",from=0 ,to=13, xlim=c(0,13),

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최소 매개 변수 전달 매개 변수 Python

다음 함수에 적합하게하려고합니다. Detrended SNR 을 데이터에 입력합니다. C1, C2 및 h는 leastsq의 방법에서 얻는 데 필요한 매개 변수입니다. C1과 C2는 간단하지만 문제는 내 h (t)가 실제로는 입니다. 내가 얻고 자하는 것은 그 함수 내부의 계수 hj입니다 (제 경우에는 35 가지 hj가 있습니다). 이 함수는 서로 다른 가중치

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python lmfit : voigt fitting - out.best_fit과 out.best_values의 차이점

Voigt 프로필을 실험 데이터에 맞추기위한 코드 작성에 어려움을 겪고 있습니다. 당분간은 때로는 합리적인 적합 기능을 얻지 만 자동으로 약 1000 건의 조정이 필요합니다. 즉, 매 두 번째 핏이 꺼지면 기회가되지 않는다는 뜻입니다. 필자는 두 가지 다른 방법으로 피트 기능을 시도했지만 놀라 울 정도로 다른 결과를 얻었습니다. 먼저, out.best_fi

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matlab에서 특정 지점을 통한 곡선 맞춤

데이터 포인트 x와 y, 각 행의 크기가 15 행 1 열인 경우 선형 커브가 점을 통과하도록하려면 어떻게해야합니까 (예 : x = 1, y = 15)? 고맙습니다. 데이터 포인트를 포함하도록 편집하십시오. x = [5.998,6.477.6.477.6.477,8.789,11.480,12,12,13.53,17.65,18.16,19.91,23.48,25.42,3

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Python lmfit 가중치 적용 후 카이 제곱이 너무 작음

다음 코드로 일부 테스트 데이터를 사용하여 Python 2.7에서 lmfit으로 적합하게 실행 중입니다. 1/y (Leven-Marq 루틴과 함께)의 가중치가 맞는 것을 요구합니다. 나는 가중치를 정의하고 여기에 사용하고 있습니다 :는 from __future__ import division from numpy import array, var from

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gaussian fit에서 함수의 평균을 계산하는 방법은 무엇입니까?

저는 MATLAB에서 커브 피팅 앱을 사용하고 있습니다. 왼쪽 상자의 'b1'구성 요소가 기능의 평균 즉, x 지점이고 y=50%이고 내 x 데이터가 [-0.8 -0.7 -0.5 0 0.3 0.5 0.7] 인 경우이 예에서이 번호가 왜 큰지 (631)? 일반 모델 Gauss1 : f(x) = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) 계수 (% 95 신뢰

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가우스의 6 개 피크 합을 곡선으로 피팅

누구나 필자에게 6 개의 피크를 포함하는 데이터 세트에 다중 가우스 곡선을 맞추는 방법을 보여줄 수 있는지 궁금합니다 (구리 골드 합금 결정의 회절 패턴에서 나온 데이터). 내가 가지고있는 방식은 여러 개의 가우스 방정식을 함께 사용하여 커브 피팅을 할 때 여러 개의 값을 추측해야한다는 것을 의미합니다.

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의 그것을 eq_m 부르 자 내가 모델 방정식을

에 맞게 새로운 데이터를 예측하기 위해 적합한 매개 변수를 사용하십시오. I는 모두 다양한 데이터 군에이 모델을 실행 opt_parms, parm_cov = o.curve_fit(eq_m, x, y,maxfev=50000) lamb , mu, sigm = opt_parms : 그러나이 eq_m 비 선형 따라서 I가 다음 코드를 사용하여, 람다, 뮤 시

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어떻게하면 선을 올바르게 맞추고 이미지의 특정 점을 통과하게합니까?

이미지의 여러 점을 통해 평면을 맞추고 싶지만 이미지의 특정 점을 통과하도록 선을 긋는 데 문제가 있습니다. 이것은 특히 선이 90 도일 때 발생합니다. I = [3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 2 2 2 3 3 3 3 2 2 2 3 3 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2

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python에서 pcov를 사용하여 각 매개 변수에 대한 오류를 얻는 방법은 무엇입니까?

코드에 Lorentz 곡선과 Gaussin 곡선을 모두 적용하기 위해 curve_fit을 사용했습니다. 출력 된 각 매개 변수에 대한 오류 추정값을 얻으므로 popt와 pcov를 모두 인쇄해야합니다 scipy 참조 안내서에 pcov 행렬을 사용하여 오류를 찾는 방법이 나와 있지만 프로그래밍에 초보자이므로이 점이 분명하지 않습니다. . 감사합니다.