curve-fitting

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nsqnonlin - 誤った収束 - フィットした曲線はデータを全くモデル化しません

以下、赤い十字はデータ、青い線はフィットの曲線です。 Data and fit curve - image これは、関数でフィット感です：私の開始値である function diff = fit_simp(x,X,Y) % This function is called by lsqnonlin. % x is a vector which contains the coefficients

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Python：NxM配列のScipyのcurve_fit？

通常、私はScipy.optimize.curve_fitを使用してカスタム関数をデータに合わせます。この場合のデータは、常に1次元配列でした。 2次元配列にも同様の機能がありますか？たとえば、私は10x10個の配列を持っています。次に、私はいくつかのものを行い、10×10のnumpy配列を作成する関数を持っています。その結果得られる10x10配列が入力配列に最もよくフィットするように関数に適

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「ノイズの多い」データに1つのガウス分布を当てはめると、適合が悪くなる場合があります。

ガウス形状が0とnのノイズの多いデータがあります。それに次の「スキーム」に従って：新しい試み、ステップ：は（両方のデータポイントを得るスプライン関数の一階微分を左得る全てのデータ点を通るスプラインをフィット/ right）ここで、f '（x）=約0データポインター最大強度を有するt 4aからのデータポイントを介してガウス分布に適合する。生データポイントの下にガウス曲線下のPDFに私が実装し

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Pythonエラーでカーブフィッティング

私は(cos(x))^nに自分のデータを収めようとしています。理論的にはnの値は2ですが、私のデータは1.7程度です。私は私のフィッティング関数を定義し、私はcurve_fitをしようとすると、私はこれが私のデータ x y error 90 3.3888756187 1.8408898986 60 2.7662844365 1.6632150903 45 2.137309503 1.

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Pythonで非線形関数をどのようにフィットさせるのですか？

は、私は3つの係数（a、bおよびc）を推定するために、Rで書かれた次のコードを持っている： y <- c(120, 125, 158, 300, 350, 390, 2800, 5900, 7790) t <- 1:9 fit <- nls(y ~ a * (((b + c)^2/b) * exp(-(b + c) * t))/(1 + (c/b) * exp(-(b + c) *

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Rにカーブをプロットすると、カーブが切れてしまいます。理由はわかりません。

私はこの数式をプロットしようとしています。 xが右から0に近づくにつれて、yは無限に近づくはずです。したがって、私の曲線はy軸に近づくはずです。代わりに、y = 23程度で切り取られます。 my_formula = function(x){7.9*x^(-0.5)-1.3} curve(my_formula,col="red",from=0 ,to=13, xlim=c(0,13),ylim=c

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パラメータを渡すのに最低限の問題Python

私は次の関数に適合しようとしています：Detrended SNR 私のデータに。 C1、C2、hは、leastsqのメソッドから取得する必要のあるパラメータです。 C1とC2はシンプルですが、私のh（t）は実際にはです。私が得たいのは、その関数内の係数hjです（私の場合、35種類のhjがあります）。この関数は、それぞれ異なる重み付けされた異なる基本Bスプラインの合計であり、係数の数はBスプラインの

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python lmfit：voigtフィッティング - out.best_fitとout.best_valuesの差

私はVoigtプロファイルを実験データにフィッティングするためのコードを書くのに苦労しています。今のところ合理的なフィット関数を得ることができますが、私は約1000回の自動化を行う必要があります。つまり、2回目のフィットがすべてオフになると、それはチャンスではありません。私はフィット関数をプロットするために2つの異なる方法を試しましたが、驚くべきことに私は異なる結果を得ました。まず、out.be

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matlabの特定のポイントを通るカーブフィッティング

データポイントxとy、各サイズ15行と1つの列がある場合、線形曲線フィットをポイント（例：x = 1、 y = 15）？ありがとう、私のデータポイントを含むように編集してください。 x = [5.998,6.477,6.477,6.477,8.789,11.480,12,12,13.53,17.65,18.16,19.91,23.48,25.42,31.17]; y = [17.5,26.9,

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ガウスフィットの関数の平均を計算するには？

私はMATLABでカーブフィッティングアプリを使用しています。私が正しく理解していれば、左のボックスの「b1」コンポーネントは、機能の平均、すなわちy=50%と私のxのデータが[-0.8 -0.7 -0.5 0 0.3 0.5 0.7]であるので、この例ではこの数値がどうして大きいのですか（631）？一般モデルGauss1： f(x) = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) 係数（