function-fitting

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私はPythonを使用していますlmfit複数のガウスに適合するモジュール。 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=Model(gaussian)

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MATLAB適合行列

私はケースP(t) = a * A(t) - b* B(t)を得ました。それぞれ17281x1は2倍です。今は変数aとbを得るためにカーブフィッティングを使いたいと思います。フィッティング場合、私はfitとfittypeを、知っているが、彼らはこのような場合には動作しないようで、ここでaとb 1とし、1 。これはどのように解決されますか？

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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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エラー加重LMFIT

私はLMFITを使用してモデルに合うようにしようとしていますに不確実性を使用してフィット感、私は簡単に次のように行うことができます私のmeasured変数（例えば測定誤差）に関連しているので、私はそれに関連する標準誤差によって残差の点に重み付けをしたいと思います（測定値の常に20％です）。コードは次のようになります。 def loss_function(params): residua

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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