如何将衰减的正弦波拟合到数据中？
将衰减的正弦波拟合到数据中，可以通过以下步骤来实现：
- 数据预处理：首先，对所收集到的数据进行预处理。这包括去除噪音、异常值以及进行数据平滑等操作，确保数据的准确性和一致性。
- 确定拟合模型：选择适当的拟合模型来表示衰减的正弦波。常见的拟合模型包括指数衰减模型、幂函数衰减模型等。根据具体情况，选择最合适的模型。
- 参数估计：根据所选的拟合模型，通过最小二乘法或最大似然估计等方法，估计拟合模型中的参数。这些参数代表了衰减的正弦波在数据中的特征。
- 拟合曲线生成：利用所估计的参数，生成拟合曲线。拟合曲线应能最好地描述数据中的衰减正弦波。
- 拟合效果评估：使用合适的评估指标，如均方根误差（RMSE）或拟合优度（Goodness of Fit），对拟合效果进行评估。这可以帮助判断拟合曲线与原始数据之间的差异。
- 结果分析和优化：根据拟合效果进行结果分析，并对拟合模型进行优化。如果拟合效果不理想，可以尝试不同的模型或调整模型参数，以获得更好的拟合效果。
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我有一个静音振荡的数据集，并希望将其拟合到表单Ae^-(kt)*sin(cx+phase)+d上并从中提取价值。 你知道我该怎么做吗？这是我的数据： t = np.array([0.0, 0.2, 0.4, 0.6000000000000001, 0.8, 1.0, 1.2, 1.4, 1.5999999999999999, 1.7999999999999998
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对于我的实验项目，我已经将阻尼正弦波拟合到我获得的振动幅度的数据上。我正在尝试用python分析数据，但在尝试将其建模为阻尼波时，我甚至不知道从哪里开始。因此，任何关于如何入门的提示或帮助都将不胜感激。振幅数据如下： A = [174, 174, 173, 173, 173, 173, 174, 175, 179, 182, 179, 175, 172, 178,
181, 176, 179, 172, 171, 177,
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我的问题是，我通过波函数添加了一条踏步线，并希望计算波函数与踏步线相交的点。由此，我将能够计算时间段。
浏览 0提问于2010-03-16得票数 1
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如何在matlab中求给定频率的阻尼正弦波衰减常数？f= 500000;
我想解"d“的上述方程。
浏览 5提问于2013-08-12得票数 0
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标题是这样说的，这似乎很简单，但我遇到了困难。在这个例子中，数组乘法器从1到>4。当我绘制cos(70000000*t)和cos(4*70000000*t)时，这两个图看起来都很好，但是下面的代码中的图看起来就像噪音。*mult));
有人对我如何创建一个代表频率指数平稳衰减</
浏览 5提问于2014-04-13得票数 0
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我在研究数学建模的钢琴合成器。现在我正在使用基于模态的方法，其中声音是由指数衰减的正弦(谐波)之和形成的。我主要关心的是衰减率。为了模拟敲击和两个阶段的衰减，我使用大约相同频率的2或
浏览 7提问于2011-11-16得票数 0
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我试图拟合的曲线如下：之所以需要这种匹配，是因为我的数据是指数衰减的，但是这个数据并不接近于零(在这个数据集中，曲线应该衰减并接近于零以上的某个数)。使用not类型(‘exp2’)也不是一种选择，因为它覆盖了数据(当数据在0以上的地方保持平缓时，曲线向上向上移动)。我使用以下代码定义fit类型：
ft = fittype('(A*exp(B*x
浏览 0提问于2014-10-02得票数 0
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我正在尝试使用Verilog将衰减包络应用到正弦波形。硬件限制阻止使用乘法简单地乘以包络。我简单地使用1-exp(-x)表示的正弦值和包络值存储在ROM中，以提高速度。现在，我只是简单地计算输出样本，如果正弦值较大，则从正弦值中减去指数值。如果指数值大于正弦值，则输出样本为零。这工作得很好，但是当前要减去的指数值需要通过正弦波上的当前位置进行调制，以便在正弦最大时减去满值，在正弦为零时减去零。
我非常感谢任何人可以提供的任何建议，如果需要的话，我可以提
浏览 0提问于2011-11-28得票数 2
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我正在尝试将网格与图像相匹配，如下所示：显然，完美正方形网格的白线和水平线之间存在一些差异，如下所示，在某些情况下，白线从一条网格线遍历到相邻的一条网格线：我想知道是否有一种简单的方法(在opencv中或其他方式)可以将网格拟合到此数据，就像拟合正弦波来散布曲线图数据一样。
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我试图拟合正弦波曲线，这是数据分布，但出于某种原因，拟合是不正确的：import numpy as npax1.plot(t, fit_Sin(t, *popt))
其中，这种拟合使得对数据的极度低估这里提供的数据如下：
知道为什么会
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浏览 0提问于2022-09-07得票数 0
我的非线性数据是使用最小二乘拟合公式Asin(wt+phase)exp(-decay*t)近似的，同时保持omega(w)为常数。我尝试了几种方法，但都没有成功。下面是我的代码 import numpy as npimport lmfitx = np.linspace(0
浏览 23提问于2020-10-22得票数 0
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浏览 19提问于2017-03-17得票数 0
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我正在使用R预测包auto.arima()函数，针对可预测的正弦波时间序列对其进行测试。当我在R studio的本地机器上运行R代码时，与在azure ML中使用相同的源数据运行完全相同的代码相比，我得到了明显不同的输出。我能看到的唯一区别是azure有一个旧版本的forecast package 5.4，而我在本地机器5.9上下载了最新版本。(有趣的是，azure ML中的旧版本
浏览 1提问于2015-04-28得票数 0
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浏览 4提问于2011-12-28得票数 2
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浏览 2提问于2013-02-02得票数 2
1回答
检测最后一次过零
、、
number_of_samples:] = fade(exponential_sweep[-number_of_samples:], 1, 0)
现在，正弦波在过零点时还没有结束，因此为了避免这个问题，我设法制作了一个淡出函数，它简单地将音量衰减为零：def fade(data, gain_start, data[i] = data[i] * gain
gain = g
浏览 5提问于2022-06-16得票数 1
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