最小二乘拟合（scipy实现）

如果不了解最小二乘算法 请先阅读: Least squares的算法细节原理https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares 通常在halcon中拟合直线会用houghline或者 fitline.本文提供一种新的选择,用halcon的矩阵操作实现最小二乘拟合直线 首先随机生成一组数据 Mx:=[100:10:500] tuple_length(Mx,len) tuple_gen_const(len,5,r) Ma:=2 Mb:=40 tuple_rand(

在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量.根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线,这就是实验数据处理中的曲线拟合问题.这类问题通常有两种情况:一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知,但一些参数未知,需要确定未知参数的最佳估计值:另一种是x与y之间的函数形式还不知道,需要找出它们之间的经验公式.后一种情况常假设x与y之间的关系是一个待定的多项式,多项式系数就是待定的未知参数,从而可采用类似于前一种情况的处理方法. 一.最小二乘法原理 在两个观测量中,往往总有一个量精度比另一个高得多,

拟合函数 function C = lspoly(X,Y,M) %This funciton implements the Least Squares Polynomial %By abcat at 2014.5.7 %Input -X is the 1*n abscissa vector % -Y is the 1*n ordinate vecotr % -M is the degree of the Least-Squares Polynomial %Output -C is the coe

突然有个想法,利用机器学习的基本方法——线性回归方法,来学习一阶RC电路的阶跃响应,从而得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响.另外,由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西,正好尝试不用matlab而用Jupyter试试看.结果是意外的好用,尤其是在Jupyter脚本中插入LaTeX格式的公式的功能,真是太方便了!尝试了直接把纸上手写的公式转换到Jupyter脚本中的常

1 #encoding=utf-8 2 from matplotlib import pyplot as plt 3 import numpy as np 4 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 5 # 生成画布 6 fig = plt.figure(); 7 ax = Axes3D(fig); 8 9 point=[[2,3,48],[4,5,50],[5,7,51],[8,9,55],[9,12,56]]; 10 plt.xlabel("X1&qu

医药统计项目可联系 QQ:231469242 http://www.kancloud.cn/wizardforcel/scipy-lecture-notes/129867 作者:Adrien Chauve, Andre Espaze, Emmanuelle Gouillart, Ga?l Varoquaux, Ralf Gommers Scipy scipy包包含许多专注于科学计算中的常见问题的工具箱.它的子模块对应于不同的应用,比如插值.积分.优化.图像处理.统计和特殊功能等. scipy可以

知道函数形式,python用最小二乘法拟合函数参数 例子: #-*- coding: utf-8 -*- #最小二乘拟合 #知道函数形式了,拟合函数的参数 #通过leastsq函数对带噪声的实验数据x, y1进行数据拟合,可以找到x和真实数据y0之间的正弦关系的三个参数: A, k, theta import numpy as np from scipy.optimize import leastsq import matplotlib.pyplot as pl def func(x,p): "

一  简单介绍 SciPy是基于NumPy开发的高级模块,它提供了许多数学算法和函数的实现,用于解决科学计算中的一些标准问题.例如数值积分和微分方程求解,扩展的矩阵计算,最优化,概率分布和统计函数,甚至包括信号处理等. 作为标准科学计算程序库,SciPy类似于Matlab的工具箱,它是Python科学计算程序的核心包,它用于有效地计算NumPy矩阵,与NumPy矩阵协同工作. SciPy库由一些特定功能的子模块构成,如下表所示: 模块 功能 cluster 矢量量化 / K-均值 constan

作者:桂. 时间:2017-03-22  06:13:50 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6597796.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 分布拟合与曲线拟合系列本想简单梳理,却啰嗦的没完没了.本文主要介绍:多直线的拟合,多曲线可以依次类推.全文主要包括: 1)背景介绍 2)理论推导 3)代码实现 4)关于拟合的思考 内容多有借鉴他人,最后一并附上链接. 一.背景介绍 对于单个直线,可以借助MLE或者最小二乘进行求参,对于多条