function-fitting

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我正在使用gnuplot和函数拟合设施来执行最小二乘拟合我的一些数据。我有很多数据点（有时数千万），因此适合所有的数据点是不可能的。（或者至少太慢而实用。）有可能用关键字every绘制数据点（编辑：！应该是pointinterval不every），其次是一个整数，N，绘制仅每隔第N个点。例如plot 'data.csv' using 1:2 pointinterval 1000绘制每第千个

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gnuplot的 - 得到错误的拟合参数，得到适合的输出值作为变量，打印变量筛选

最初的问题（部分答案）我使用的gnuplot的配合套路，以适应某些数据的功能，并提取了“特性衰减时间常数“。（在我的配件功能中，我将此参数设为d。）我已经使用脚本代码set fit quiet来防止将大量文本打印到终端。然而，我现在无法知道最终的合适值是什么！（除了检查日志文件...这是艰巨的...）有没有办法我可以得到最后的拟合参数值回来，将它们存储在一个变量，并打印该变量？我想这是

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将拟合参数互相配合

我正在使用python lmfit模块来拟合多个高斯。我想要的是将一个参数加到另一个谷值数学表达式中，例如： def gaussian(x,a1,c1,w1,a2,w2,c2): g1=a1*np.exp(-(x-c1)**2/(2*w1**2)) g2=a2*np.exp(-(x-c2)**2/(2*w2**2)) return g1+g2 gmodel=

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拟合函数

我有有限系列实数的间隔，R 我 =（R IMIN，R IMAX）和串联实数吨我，I = 1 ... N。我的目标是找到一个函数f：R-> R，其中对于每个i是F（T 我）在间隔[R 我。在X轴上以下图像是t各自红线下我值，其对应于间间隔ř我和绿线是可能的解决方案（在此情况下的常数）中的一个。我知道我需要的函数f是连续的微的至少三度，它也应该是“尽可能平滑”。当它可能是线性的，应该是。我想到了

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Opencv - 多项式函数拟合

在opencv（或其他C++ lib）中，是否有类似的函数，如matlab fit可以做3d多项式曲面拟合（即f(x,y)= p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2）。由于

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曲线与Python错误

我想我的数据代入(cos(x))^n配件。的n在理论上谷是2，但我的数据应该围绕1.7给我。当我定义我的拟合功能，我尝试curve_fit，我得到一个错误 def f(x,a,b,c): return a+b*np.power(np.cos(x),c) param, extras = curve_fit(f, x, y) 这是我的数据 x y error 90 3.388

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错误加权使用的不确定性LMFIT

我试图用LMFIT以适应模型拟合，我可以很容易地做到以下几点： def loss_function(params): residuals = [] for x, measured in ...: y = predict(x, params) residuals.append(y - measured) return residuals para

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leastsq麻烦传递参数Python

我想要适合以下功能：将信噪比降到我的数据中。 C1，C2和h是我需要从leastsq方法获得的参数。 C1和C2很简单，但问题是我的h（t）实际上是：。我想获得的是函数内部的系数hj（在我的例子中有35个不同的hj）。该函数是不同基底B样条的总和，每个样条加权不同，系数数量等于B样条的结点数量。正如我想获得C1，C2和h1..35我执行以下操作： funcLine = lambda tpl, ei

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如何拟合功能的数据在C + +

嗨，我有一些数据我想适合一个polinom这些数据首先我认为它应该是： ax^2 + bx + c和x + x1 = -b/a ; X * X 1 = C/A和我写了这个代码： #include <iostream> #include <math.h> #include <stdio.h> using namespace std; void createfunction(double x