如何降低三次方程的最大峰值(拟合)
降低三次方程的最大峰值（拟合）可以通过以下步骤实现：
- 数据采集和准备：收集三次方程的相关数据，包括自变量和因变量的数值。确保数据准确性和完整性。
- 拟合模型选择：根据数据的特点和需求，选择适合拟合三次方程的模型。常见的拟合模型包括多项式回归、指数函数、对数函数等。
- 拟合模型训练：使用采集到的数据，利用拟合模型进行训练。通过最小化拟合模型与实际数据之间的误差，调整模型参数，使其能够更好地拟合数据。
- 模型评估和调整：对训练得到的拟合模型进行评估，检查其拟合效果。如果拟合效果不理想，可以调整模型参数或选择其他拟合模型进行尝试。
- 最大峰值降低：根据拟合模型的表达式，调整模型参数，使得三次方程的最大峰值降低。可以通过调整系数、增加约束条件等方式实现。
- 拟合结果验证：使用验证数据集对拟合模型进行验证，检查其在新数据上的拟合效果。确保拟合模型的泛化能力和稳定性。
- 结果分析和应用：分析拟合结果，了解三次方程的最大峰值降低程度。根据具体应用场景，将拟合模型应用于实际问题中，如预测、优化等。
需要注意的是，拟合三次方程的最大峰值是一个复杂的问题，结果受到数据质量、拟合模型选择和参数调整等多个因素的影响。因此，在实际应用中，可能需要多次尝试和调整，以达到最佳的拟合效果。
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2回答
我正在编写一个程序，它需要拟合大量的余弦波，以便确定函数的一个参数。我使用的方程是y= y_0 +Acos((4*pi*L)Acos+ pi)，其中L是我试图从最佳拟合线获得的值。
我知道对于每一组数据都可以手动正确地完成此操作，但自动化此过程的最佳方法是什么？我目前正在从文本文件中读取数据，并运行一个循环，使初始参数发生变化，直到我有一个具有与数据相似幅度的参数值数组，然后我检查中心峰和两个结束峰上的点之间的百分比差异，试图挑选出最好的一个。它总是选择比我手工拟合时得到的值更低的值(几乎恰好只有一个阶段)。那么，有没有办法改进这种方法，或者是另一种更有效的方法？
编辑:我的LabVIEW版本
浏览 2提问于2011-07-13得票数 0
我需要在我的网站上画一条线，实际上是一条代表三次多项式的曲线。在javascript中用给定的斜率来拟合两点的三次方程最简单的方法是什么？
求三次方程(或求通式ax^3+bx^2+cx+d =y中的系数a，b，c，d)：
startX、startY、startSlope
endX、endY、endSlope
浏览 17提问于2011-04-07得票数 1
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1回答
我正在使用matlab曲线拟合工具箱来拟合我的数据曲线。我使用了三次样条，在图中它很适合，但我希望看到使用的方程式。有办法吗？
还有，有什么方法显示代码吗？我的意思是这个代码是用来拟合工具箱的曲线的？
编辑:我能够得到以下代码，文件->生成代码。但我还是需要找到方程式，谁能告诉我怎么做吗？
谢谢。
浏览 1提问于2015-06-21得票数 0
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1回答
大家好。我得到了数以百计的这种形式的信号，在这些信号中，我检测到的峰值超过了某个阈值。
我将峰值宽度定义为半高宽(半高宽)。然而，我对信号的低谷进行了三次多项式拟合，所以我定义了一个峰值，作为与峰值相同的指数，从这个基线的距离。
我正在计算峰值宽度，作为信号与线之间的最大距离，在最大的一半。看起来是这样的：
roots = indeces_of_intersections
intersection_lengths=[abs(y - x) for x, y in it.combinations(roots, 2)]
calculated_width = max(inte
浏览 2提问于2015-03-03得票数 1
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2回答
我有8个数据点，它们形成了部分正弦波的峰值。我正在尝试对它们进行拟合，以得到一个方程，这样我就可以找到真正的最大位置的点(最有可能位于数据点之间)。代码将用C编写，有没有人有关于算法或理想的代码样本的信息？
浏览 0提问于2014-11-03得票数 0
2回答
根据通气量的大小和通气量的大小，收集通气量数据。采集了几个样本，并将其拟合为三次方程。用Excel编写，得到了第三个回归方程。 ? 然而，从图中可以看到，90-95%的通风量高于100%。数据不应高于100%，但自回归的最大顶点是凸的，因此它以曲线的形式超过100%。 有没有办法减少最大顶点并对其进行拟合？按原样使用测量数据，但不要超过100%。 也欢迎使用R或其他统计程序。R值可以稍微低一点。 谢谢。
浏览 49提问于2019-09-27得票数 0
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我试图用最小二乘法将实验数据拟合到一个三次多项式方程中。我有两个自变量和一个因变量，这使得它是非线性拟合。我已经用函数'fitnlm‘和'lsqcurvefit’计算了系数，这两个函数都推荐用于非线性回归拟合。我从这两个函数中获得了不同的系数值，尽管我输入了相同的初始系数(猜测)值。请告知这两个函数中哪一个更好，以及我可以信任谁的系数。还有，使用lsqcurvefit时，如何检查均方根误差的值？非常感谢您的帮助/建议/有用的评论。
浏览 0提问于2014-03-21得票数 1
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晚上好,
我用R函数拟合了四个参数的logistic曲线，方程如下：
Y=α+lambda/(1+exp(-beta(x-mu)
我想确定这条曲线的最大斜率，为此，我要计算函数的导数。你知道我怎么能找到这个函数的导数并用它来确定最大斜率或最大导数值吗？
提前谢谢你，
罗汉
得到正则乙状结肠方程y=1/1+e及其导数，但与参数无关。我期待一些帮助，我的方程的导数和一个脚本，可以帮助我找到最大值。
浏览 10提问于2022-11-11得票数 0
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我正在尝试将一个非常复杂的(展平的高斯)模型与我获得的数据进行拟合。Image for flattened Gaussian formula (在我的代码中，变量fc表示vo，中心频率。) 我使用scipy.optimize导入curve_fit中的python编写了代码。它无法优化我的方程，并且总是给出相同的参数答案。指向数据文件的链接：https://www.filehosting.org/file/details/795968/my-file.dat import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
x = np.l
浏览 9提问于2019-04-21得票数 2
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我有一个名为Area的数组，其中包含一组值。数组的直方图如下所示
在本例中，bin宽度为60。我想在这里的两个峰值上拟合两个高斯分布(即使不是很适合)。
所以我使用了：
options = statset('Display','final');
obj = gmdistribution.fit(area,2,'Options',options);
gausspdf = pdf(obj, xaxis);
A = sum(gausspdf);
gausspdf = gausspdf/A;
但当我尝试绘制两个拟合的高斯曲线时，结果曲线如下所示：
浏览 0提问于2014-07-31得票数 2
2回答
使用格雷格有用的答案，我将一条二阶多项式回归线拟合到我的数据集中：
poly.fit<-lm(y~poly(x,2),df)
当我绘制这条线时，我得到了下面的图：
这些系数是：
# Coefficients:
# (Intercept) poly(x, 2)1 poly(x, 2)2
# 727.1 362.4 -269.0
然后我想找出峰值的x值。我假设在R中有一种简单的方法可以做到这一点，但我不知道，所以我去了Wolfram Alpha。我输入了方程式：
y=727.1+362.4x-269x^2
浏览 1提问于2015-06-15得票数 0
1回答
我试图用广义加法模型拟合一个非线性模型。如何确定要使用的样条数。是否有一种选择样条数的具体方法？我用了三次(三次)样条拟合。下面是密码。
from pygam import LinearGAM
from pygam.utils import generate_X_grid
# Curve fitting using GAM model - Penalised spline curve.
def modeltrain(time,value):
return LinearGAM(n_splines=58,spline_order=3).gridsearch(time, value)
m
浏览 5提问于2017-08-25得票数 2
我试图将一个隐式方程与从一篇论文中提取出来的一组数据进行拟合，如下所示。
数据集包含粒子浓度，phi，穿过半径的间隙，R。phi和R的数据如下所示。
phi(Ri) = phi(1);
Ri = R(1);
n = 2;
phiM = 0.68
Kc / Ku = fitting parameters.
R = [4.47 4.59 4.69 4.81 4.92 5.02 5.13 5.24 5.35 5.46 5.57 5.68];
phi = [0.569 0.570 0.573 0.576 0.578 0.581 0.585 0.589 0.593 0.595 0.598 0.
浏览 4提问于2017-07-04得票数 1
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我试图用指数曲线拟合包含阻尼谐波振荡的数据集。这些数据有点复杂，因为正弦波包含许多频率，如下所示：
我需要在数据中找到衰变率。我正在使用的方法可以找到。它是如何工作的，它是否将y值的日志置于稳态值之上，然后使用：
lsqlin(A,y1(:),-A,-y1(:),[],[],[],[],[],optimset('algorithm','active-set','display','off'))
来适应它。
然而，这就产生了以下数据：
我尝试使用线性回归拟合，这显然是不起作用的，因为它的平均值。我还尝试了RANSAC
浏览 18提问于2016-04-16得票数 5
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1回答
我想知道在Python中，更确切地说，在lmfit库中，是否有按部分拟合数据的选项？我想要拟合在不同的范围内定义的数据，然后获得一个独特的拟合。
谢谢
浏览 0提问于2018-08-07得票数 0
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X和y的值如下：
x=[0,80,100,120,150],
y=[1865,3608,4057,4343,4389]
我的方程式如下：
y=a(x)^2+b(x)+c, x < xc(Ymax) ....(1)
y=yp, x >= xc(Ymax) ....(2)
我想要拟合这两个方程，其中第一个方程将提供二次拟合，而第二个方程将提供线性拟合。问题是当我们尝试拟合时，它以二次拟合的形式提供给我们最佳拟合(方程1)，它不包括线性拟合(方程2)。
我们还提供了我们使用的MATLAB代码：
yf = @(b,x) b(1).*x.^2+b(2)*x+b(3);
B0 =
浏览 16提问于2018-07-29得票数 1
我在MATLAB中有两个2D点p1, p2，每个点都有一个正常的n1, n2。我希望找到连接两点并在两端与指定法线一致的(三次)多项式。MATLAB中有没有内置的东西可以做到这一点？
当然，我可以手动推导多项式的方程，但MATLAB的有如此多的内置功能，我认为这是可能的。我找不到任何指定法线的曲线、样条或多项式拟合的例子。
作为对此的推断，我想拟合每个数据点都有指定法线的样条。
浏览 2提问于2014-04-02得票数 1
2回答
我拥有的数据总是在二次多项式(二次函数)上。我想尽可能准确地找到插值函数的峰值。
到目前为止，我一直在使用interp1d，然后使用linspace和一个简单的for循环提取峰值。虽然可以在linspace中使用大量新生成的样本，但是使用拟合多项式的导数仍然可以更精确。
我还没有找到一种使用interp1d实现这一目标的方法。
现在，我发现唯一返回拟合多项式系数的函数是polyfit，但是这个拟合函数非常不准确(大多数情况下，函数甚至没有经过数据点)。
我试过用UnivariateSpline，拟合的函数看起来很精确，很容易得到导数样条及其根。
其它多项式拟合函数(Bary
浏览 5提问于2016-07-07得票数 3
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所以，我已经用“拟合”拟合了一条指数曲线到一些数据点，现在我想在图中的图例中得到拟合曲线的方程。我该怎么做呢？我想在图例中有一个形式为y=Ce^-xt的方程。我可以从拟合的曲线中获得系数C和x，然后将方程放入图例中吗？或者我可以用某种方式把整个等式写出来？我有许多绘制的图表，所以如果这个方法不是那么耗时的话，我将不胜感激。
编辑:也许我说得不清楚。主要的问题是我应该如何从我绘制的拟合线中求出系数。然后我希望在我的图表中有图例中的方程式。我必须手工取出系数吗(怎么做呢？)或者Matlab可以像excel那样直接写出来吗？
浏览 1提问于2013-08-08得票数 1
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我有下面的正弦波方程
Fs = 8000; % Sampling rate of signal
Fc = 3000; % Carrier frequency
t = [0:Fs-1]'/Fs; % Sampling times
dev = 50; % Frequency deviation in modulated signal
s1 = sin(2*pi*200*t)+2*sin(2*pi*f*t);
现在我想给出f，，，s1，方程的值，我们怎么能得到这个？谢谢
浏览 1提问于2013-09-07得票数 0
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我有一个2D图，它看起来是二次曲线。我是从一个数据集中得到的，这个数据集是通过计算得到的。我知道这个方程可以通过对数据集进行拟合得到。看起来Python是根据数据点自动拟合的。我需要打印拟合曲线的方程式。
对于不同的X，我求解了Y，得到了两个欠费Y和X，然后绘制了它们
plt.plot(X,Y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.savefig('YvsX.png', format='png', dpi=1000)
plt.show()
并获得了以下结果：
需要打印此图的方程式
浏览 21提问于2019-08-11得票数 0
2回答
我是从这里来的：
我还在麻省理工学院开放式频道观看了youtube 。
根据我的理解，该算法是寻找一个局部峰值。
这篇文章的顶部评论说，峰值不一定是全球性的maximum...but，是不是全球最大峰值？这不是真的吗？
如果我从这个算法开始，那么初始的中间元素将决定如何找到峰值。另一边(本地或全球)的任何峰值都将被忽略。
也是在讲座中说，“如果它存在”。那是什么意思？它如何依赖于>=标志？
请指出我错的地方。
浏览 2提问于2016-05-06得票数 0
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我正在尝试拟合以下方程，并计算R的平方和R的均方误差。
ln K = -2.1789 + 0.5469lnP + 0.1256lnS
我对R中log和ln的用法有点困惑，因此，我不知道哪个等式是正确的。
方程式1。
-2.1789 + 0.5469 * ln(mydata$P) + 0.1256 * ln(mydata$S)
方程式2。
-2.1789 + 0.5469 * log(mydata$P) + 0.1256 * log(mydata$S)
问题1:在R中拟合这个方程的正确方法是什么？
问题2:如何检索R平方和均方误差？
浏览 0提问于2020-11-20得票数 0
2回答
序言
这个Q&A旨在更清楚地解释我的近似搜索类的内部工作，这是我首次在这里发表的。
我已经被要求提供关于这几次的更详细的信息(出于各种原因)，所以我决定编写Q&A风格的主题，将来我可以很容易地参考，不需要反复解释它。
问题
如何在实域(double)中逼近数值/参数，以实现多项式、参数函数的拟合或求解(如超越)(困难)方程？
Restrictions
实域(double精度)
C++语言
可配置逼近精度
已知搜索间隔
拟合的值/参数不是严格单调的，也不是函数。
浏览 3提问于2016-03-22得票数 7
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3回答
二维阵列中的峰值查找算法
、、、
假设我在java int[][] array中有一个2D累加器数组。数组可能如下所示：
(x和z轴表示数组中的索引，y轴表示值-这些是值为0~4500的int[56][56]图像)
或
我需要做的是在数组中找到峰值--在第一个数组中有2个峰值，在第二个数组中有8个峰值。这些峰值总是“明显的”(峰值之间总是有差距)，但它们不必像这些图像那样相似，它们或多或少是随机的--这些图像不是基于真实的数据，而是基于样本。真正的数组可以有5000x5000大小，峰值从数千到几十万.算法必须是通用的，我不知道数组有多大，也不知道有多少个峰值。但我确实知道某种阈值--峰值不能小于给定的值。
问题
浏览 1提问于2012-03-06得票数 12
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我使用的是Matlab的曲线拟合应用程序，当我选择幂拟合时，它会返回描述数据的值，但是当我使用自定义方程并输入ax^b作为方程时，它会返回非常糟糕的系数。结果不应该一样吗？
我需要将数据拟合成一个ax^{-6} + bx^{-4} + cx^{-2}函数，所以我需要使用自定义方程。
编辑:添加了截图。
📷
📷
浏览 0提问于2018-10-28得票数 0
我尝试使用lmfit包中的标准定义函数(洛伦兹和高斯)来拟合数据。该程序对某些数据集工作得很好，但对于另一个数据集，它无法拟合，因为初始值似乎不正确。有没有什么算法可以从数据集中提取初始值，并进行一些迭代，以找到最佳拟合？ 我尝试了一些常用的方法，比如强力算法，但结果并不令人满意，而且耗费了大量的时间。
浏览 42提问于2019-05-22得票数 0
来自Vitalik Buterin的博客- 二次算术程序:从零到英雄。
在博客中，选择了一个立方方程：x**3 + x + 5 == 35。假定这个方程是一个计算问题。由于zk不能直接应用于任何计算问题，我们最终将其转换为代数电路、R1CS、QAP、线性交互证明和zk。
最后，我们得到t:A.s * B.s — C.s即QAP。它被一个极小多项式z= (x-1)*(x-2)*(x-3)*(x-4)除以得到h即t= h*z => h=t/z。
我的问题是
为什么初始三次多项式被转换成QAP？我们能不能不使用一个有多个实根的方程。最后，我们得到了一个高阶多项式(QAP)除以z。
在得到QAP
浏览 0提问于2023-02-03得票数 0
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在将高斯曲线拟合为曲线时，我的高斯模型定义为：
def model(position, width, height):
return height * scipy.stats.norm.pdf(x, position, width)
然而，模型中的高度变量不是曲线的真实高度或峰值。对于下面所示的示例，使用1.0的高度变量和0.1的宽度，高斯的峰值为4.0。
import numpy
import pylab
import scipy.stats, scipy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.linspace(0, 1, 400)
浏览 0提问于2014-10-09得票数 2
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我试图在同一张图上绘制平均值、标准差和三次拟合。目前，我使用“错误条”函数来绘制均值和标准差。我使用fit函数对我的数据进行三次拟合。如何在一张图中显示所有信息？
这是我的密码
为了适应这些数据：
f = fit(x_label',m','cubicinterp');
绘制拟合数据
figure
plot(f,x_label,m);
绘制平均和性病数据
errorbar(x_label,m,exp_std,'r-');
浏览 2提问于2014-02-24得票数 0
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我正在努力研究人们在触摸屏设备上绘画的精确度。我想知道当你的手指触摸屏幕时，你的手指触摸的点应该是一个范围而不是一个(因为它应该是两个相邻的表面)。所以我的问题是，Android (或IOS)是如何决定这些点中哪些应该被操作系统触碰的呢？
浏览 2提问于2013-10-24得票数 3
1回答
我做了一个神经网络，它的架构如下： 它有两个合并的分支。一个分支将矩阵作为卷积网络的输入，另一个分支是将向量作为输入的完全连接层。这两个分支被合并并发送到完全连接层，然后发送到输出层。我的网络运行，但是，我得到以下图表： 为了保证准确性： ? 对于损失： ? 我认为我的损失图是正确的。但是精确度乐趣是波动很大的。我的总体准确率是60%。你认为这些图表是否表明拟合不足，或者这是正常的？如果您有真知灼见，我们将不胜感激。
浏览 274提问于2019-05-29得票数 0
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1回答
我想用一些数据来拟合我的表面方程。我已经尝试过scipy.optimize.leastsq了，但是由于不能指定界限，它给了我一个不可用的结果。我也尝试过scipy.optimize.least_squares，但是它给了我一个错误：
ValueError: too many values to unpack
我的方程式是：
f(x,y,z)=(x-A+y-B)/2+sqrt(((x-A-y+B)/2)^2+C*z^2)
应找到参数A、B、C，以便当x、y、z使用下列点时，上述方程将尽可能接近于零：
[
[-0.071, -0.85, 0.401],
[-0.138, -1.
浏览 4提问于2016-11-04得票数 3
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2回答
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, 179, 181, 176, 167, 174] 时间数据是一个恒定的时间间隔，就像这样 t = np.array([0., 0.04, 0.08, 0.12
浏览 59提问于2020-11-09得票数 0
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解释验证损失
、、、
我是神经网络的新手，我不知道如何准确地解释我得到的验证损失的结果。我正在尝试使用tensorflow对图像进行分类。如果我绘制每个时期之后得到的结果，我会得到以下结果：enter image description here 我的训练精度和验证精度提高了，我的训练损失减少了，但验证损失虽然下降了一些，但并不是非常接近训练损失。 我该如何解释这个呢？我不理解验证损失的变化。验证损失没有像训练损失减少那么多的事实是否意味着我有过度拟合？ (以防万一，我做了25个时期，批量:128，学习率:0.0001，训练/验证分割:0.40) 谢谢你的帮助
浏览 53提问于2020-08-11得票数 1
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1回答
我有一个点的列表，在那里我需要找到最高点并对它们进行分组。我正在使用来自find_peak()的函数来查找峰值，现在我需要对对应于同一山丘的峰值进行分组(如下所述)。我们如何才能做到这一点，任何建议都会有很大帮助。
样本图像
码
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.signal import find_peaks
# lst has list of points
A = np.array(lst)
peaks, _ = find_peaks(A)
plt.figure()
plt.plot(lst)
plt.plot(pe
浏览 0提问于2019-07-02得票数 2
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我有一个形式为Ax=By的线性代数方程。其中A是6x5的矩阵，x是5的矢量，B是6x6的矩阵，y是6的向量。A、B和y是已知变量，它们的值是从传感器实时获取的。x是未知的，必须找到。一个解决方案是找到Least Square Estimation，即x = [(A^T*A)^-1]*(A^T)B*y。这是线性代数方程的常规解。我使用Eigen QR Decomposition来解决这个问题，如下所示
matrixA = getMatrixA();
matrixB = getMatrixB();
vectorY = getVectorY();
//LSE Solution
Eigen::ColP
浏览 2提问于2014-03-28得票数 1
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4回答
我是波特兰的开发商。我想知道有没有人可以帮忙：
我正在使用R处理黄土拟合模型，一旦我完成了拟合，我就想要取消拟合非线性曲线的方程，想知道是否有一种方法在R中确定这个方程？我一直在找，但是找不到任何文献。对我来说，函数的图形很棒，但如果没有图形的方程式，我就会陷入困境。
浏览 3提问于2009-11-24得票数 10
仅使用if语句，我需要在闭区间(a，b)上找到sin(x)的最大点。我知道检查sin(a)或sin(b)是否为1，我也知道，如果b-a大于2 pi，则最大值为1。
如果这些语句中没有一个是正确的，我就不知道如何通过If语句来检查方程在这些点之间是否有1的值。
浏览 8提问于2014-02-01得票数 1
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我必须找到的中心。(西门子之星是用于相机校准的标准图像。)
对于一个人来说非常容易，但是我不知道该使用哪种方法(最好是OpenCV)。我使用的是Python。
我试过使用边缘检测，我想我可以得到边缘轮廓，然后制作一些直线方程，然后看看这些直线相交的地方。但是我得到了一些杂乱的线条，边缘杂乱，轮廓都是不相交的(或者我可能不理解它们...)。以下是使用此代码找到的轮廓：
from OpenCVX import cvx2
filepath = 'img.jpg'
img = cvx2.imread(filepath, 0)
ret, thresh = cvx2.thre
浏览 4提问于2016-06-10得票数 2
2回答
我有两个关于拟合高斯曲线到直方图峰值的问题。我的第一个问题是一个非常基本的问题：
我怎样才能把高斯曲线拟合成整个直方图呢？这是否意味着我必须找出并计算直方图的均值(R)和偏差(ϭ)，并将它们放入高斯曲线的公式中？
下面的例子是对的吗？：假设(作为一个例子)我有一个有5个颜色值的图像的直方图。在X轴上有这5个颜色值，在Y轴上有每个颜色值的频率。即：
值1: 1次
数值2: 4倍
数值3: 7倍
数值4: 3倍
数值5: 2倍
现在平均值()是3(= 3)。
偏差(ϭ)为0.9 (ϭ= 0.9)。公式：
现在我用公式中的这些值来计算我的高斯曲线？
对吗？不幸的是，我对数学背景有点不确定
浏览 13提问于2009-12-20得票数 4
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2回答
椭圆的标准形式
、、
我得到椭圆作为拟合数据集的水平曲线。选择特定的椭圆后，我要将其报告为中心点、半长轴和短轴长度以及旋转角度。换句话说，我想将我的椭圆方程从以下形式转换(使用mathematica)：
Ax^2 + By^2 + Cx + Dy + Exy + F = 0
转换为更标准的形式：
((xCos[alpha] - ySin[alpha] - h)^2)/(r^2) + ((xSin[alpha] + yCos[alpha] - k)^2)/(s^2) = 1
其中(h,k)是中心，alpha是旋转角度，r和s是半轴
我尝试转换的实际方程式是
1.68052 x - 9.83173 x^2 + 4.8
浏览 8提问于2013-08-03得票数 2
在一个多峰拟合中，我打算根据第一个峰值的值约束第二个峰值参数的解空间。特别是，我希望第二次的振幅参数永远不会大于第一次的振幅。
我在lmfit网站上读过关于“使用不平等约束”的文章，我觉得这种方法应该是可能的，但我对它的理解还不足以让它发挥作用。
import lmfit
GaussianA = lmfit.models.GaussianModel(prefix='A_')
pars = GaussianA.make_params()
GaussianB = lmfit.models.GaussianModel(prefix='B_')
pars.update(
浏览 0提问于2019-07-26得票数 0
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如何找到使用scipy拟合的样条曲线的峰值曲率？(实际上，峰值秒差就足够了)
我已经使用我的1d xs和ys向量计算了如下的tck值：
tck = splrep(xs, ys, s=0)
我知道我可以在我选择的任何x上计算第二个微分：
ddy = splev([x], tck, 2)
所以我可以遍历x的很多值，计算曲率，取最大值。但我更倾向于解释tck中的值，以获得单个三次函数的系数，从而直接计算峰值曲率。然而，tck看起来相当不透明-我如何从它中提取立方函数系数？
浏览 1提问于2012-11-28得票数 3
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我读了一篇网络材料，它提到为了优化网络、拥塞控制和QoS，我们需要最小化最大的链路利用率。我不明白这意味着什么。难道我们不应该利用所有可用的带宽吗？我们为什么要把它降到最低？
如果您能帮助我理解“最大限度的链接利用率”概念是什么意思，我将不胜感激。
浏览 0提问于2018-03-09得票数 1
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我有一个包含大量数据的txt文件。如何使用套索或脊估计来拟合回归方程？
我已经使用了: gridge
然而，我不知道这一段在做什么。我在一个网站上找到了它，我不知道应该把什么价值观放在那里。
我不知道如何解释输出:修改后的HKB估计量是5.465433，修正的how估计值是7.6435664，GCV的最小值为3.24。
如何利用这些信息来拟合回归方程呢？
浏览 5提问于2012-12-10得票数 2
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我已经在互联网上搜索了一个小时，在我的生活中，我无法找到一个解释，说明在使用splinefun ( Forsythe、Malcolm和Moler的方法)时，如何将样条精确地安装到一组点上。我知道以下几点：
用N个节点拟合三次样条是一个有(N1)*4未知数的问题。假设样条通过所有节点和(N-2)*2条件，假设样条在节点处光滑(精确地说，它的第一和第二导数是连续的)，则得到(N-1)*2方程。这就留下了两个条件来确定样条。通过假设端点处的第二导数为零，可以找到一个自然立方。但是fmm做了一些不同的事情。据我所知，它符合一个精确的立方体的一个节点子集(哪个结？)然后把这个三次导数加到样条上(哪一个导
浏览 4提问于2014-03-19得票数 8
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首先，为我糟糕的英语感到抱歉，谢谢你点击这个问题。
我已经有了x和y数据集，所以我想用我的数据集进行曲线拟合。
估计模型是
那么，如何用多元拟合来估计这个模型的常数呢？
我知道呀
np.polyfit(x,y,1)
意味着线性方程的估计。(1指线性)
但是我如何用另一个方程来估计，比如用三个或更多个常量的平方根和我的数据集。
浏览 3提问于2020-10-19得票数 1
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我想用来计算一些数据的方程。我使用以下代码将曲线拟合到我的数据中：
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3)
y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(Xp)
但是我不知道我应该怎么做才能得到拟合模型的精确方程。你知道我怎样才能得到这些方程吗？
浏览 0提问于2016-08-18得票数 7
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朱莉娅:当我有一个曲线图时，如何找到最佳拟合曲线/方程？我有一个用map绘制的图，但是我需要找到一个符合这个的二次方程？
浏览 62提问于2021-01-26得票数 0
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