curve-fitting 相关问题

将1-D曲线拟合到数据点,最大限度地减少预定义的误差/损失函数。

如何将数据拟合到 Gnuplot 中的 Lennard-Jones 势?

我正在尝试根据相应的数据使用Lennard-Jones势公式在Gnuplot中对以下数据集进行拟合: 1 20.6711 1.1 12.8327 1.2 6.70081 1.3 2.56984 ...

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Python 中噪声图像中的多曲线检测

我有与下面类似的图像。首先,我试图检测这些图像中的曲线。我想要捕获的曲线已标记在图像上。接下来,我想将这些曲线拟合到

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多重高斯拟合问题

我有这段代码,旨在适应此处的数据https://drive.google.com/file/d/1uBrHxuftALiQTcTeBl-s6AHGiC8DGBWV/view?usp=sharing。 其中函数read_file用于提取信息...

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Mathematica:使用 NIntegrate 和 '(微分)对数据进行误差拟合函数

我一直在尝试将函数拟合到数据集。 IT 使用没有积分(如 NIntegrate)和微分(')的函数。我正在尝试使用积分和

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通过按多个变量分组来执行locfit并绘制图表

我有一个数据: 图书馆(locfit) 一个<- c("A", "A", "A", "A", "A","A","A","A","A","A","A","A", "B", "B", "B", "B", "B","B", "C", "C", "C", "C", "C","C","C...

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如何在 R 中获得对数正态拟合线?

我想用 R 绘制这样的图: 数字应该从 x 轴的 10 开始,但我们的数据从 40 开始。 这是我们的数据: x_值 <- c(40, 41, 42, 44, 45, 46, 48, 49, 51, 5...

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将波函数拟合到时间序列数据

我有随时间推移采样的速度数据,我想找到一些可用于描述它的方程/函数。我的数据看起来像这个图 正如您从图像中看到的,数据不是...

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与 scipy odr 的垂直残差

我想使用 scipy odr 将数据拟合到幂律,其目的是最小化垂直平方距离。我想找到每个点与拟合之间的垂直距离。 “.d...

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将复杂的波函数拟合到时间序列数据

我有随时间推移采样的速度数据,我想找到一些可用于描述它的方程/函数。我的数据看起来像这个图 正如您从图像中看到的,数据不是...

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Python,拟合方程组

嗨,我正在尝试将我的数据拟合到两个方程组中,如下所示 在此输入图像描述 在此输入图像描述 这里我有 gamma 与 C_s,以及其余的,gamma_0,Gamma_inf,...

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如何使用 scipy 的 curve_fit 进行约束,使拟合曲线始终位于观测值之下?

我正在尝试用指数衰减曲线拟合信号。 我想将拟合曲线限制为始终位于信号下方。 我怎样才能添加这样的约束? 我尝试了一些残留物......

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scipy.optimize.curve_fit 即使猜测非常接近也不会收敛于测量数据

我有大量的二极管测量数据集,我正在尝试提取理论参数以进行进一步建模。我之前已经使用 scipy curve_fit 取得了成功,具有更简单的功能,但目前...

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即使猜测非常接近,Scipy.optimise.curvefit也不会收敛于测量数据

我有大量的二极管测量数据集,我正在尝试提取理论参数以进行进一步建模。我之前已经使用 scipy curvefit 取得了成功,具有更简单的功能,但目前...

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为什么 SciPy 最小化在最小化误差平方和与均方根误差时返回不同的解?

我正在使用 scipy.optimize.minimize 将曲线拟合到数据。为此,我定义了一个目标函数,它返回误差平方和或均方根......

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线性拟合前如何排除异常数据点并对数据进行平滑

我想通过应变-应力曲线的线性拟合来计算模量。但由于获取的压力数据分散性较大,有时拟合结果并不理想。 我认为有两件事......

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如何更好地拟合我的数据或转移我的数据?我的适合度远低于我的数据

我们必须通过拍摄钟摆来进行运动检测,使用给定的软件跟踪钟摆并将 t、x 和 y 值存储在 txt 文件中。由于我的手很抖,所以图表也很抖(图片

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将 3D 表面拟合到点数据集 [R]

我一直在尝试将多项式曲面拟合到一组具有 3 个坐标的点。 设数据为: 数据<- with(mtcars, as.data.frame(cbind(1:32, wt,disp,mpg))) I have been trying to draw a

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变得恒定的递增函数的最佳拟合

我正在尝试将函数拟合到以下数据。 x_data = np.array([0.01, 0.01871795, 0.0274359, 0.03615385, 0.04487179, 0.05358974、0.06230769、0.07102564、0.07974359、0.08846154...

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幂律拟合在Python中不起作用:它要么偏离要么只返回起始参数

我非常非常困惑。我正在尝试将幂律拟合到我的数据中。我尝试用我的代码随机生成数据,它工作得很好(见图),但是当我尝试使用我的数据时,它就很糟糕了。我尝试...

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通过在 matlab 中将变量限制与未知参数集成进行数据拟合

我想用方程拟合实验数据: y = C(1) * 74.826 * (x/T(1))^3 * 积分 (t^4*exp(t)/(exp(t)-1)^2), 0, T(1)/ x) + C(2) * 24.942 * (T(2)/x)^2 * exp(T(2)/x)/(exp(T(2)/x)-1)^2 + C...

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