나는 다음과 같은 그래프의 일부에 기능을 맞추려고 오전 heavyside 단계 기능

와 함수를 피팅 : 나는 다음과 같은 그래프의 일부에 기능을 맞추려고 오전 heavyside 단계 기능

내가 신호가 기하 급수적으로 증가 시작 시간을 찾고 싶어요. 이렇게하려면 데이터에 지수 곡선을 곱해서 heavyside 스텝 함수를 곱합니다.

나는를 기대 : 만 지수 부분은 내가 다음과 같은 그래프를 얻을 수에 맞게 때

def fit(x, a, b, c, d, e): 
    return np.heaviside(x-a, 0.5)*b*np.exp(c*x-d)+e 

parameter, covariance = curve_fit(fit, fitx, fity) 

x = np.linspace(min(fitx), max(fitx), 1000) 
plt.plot(fitx, fity) 
plt.plot(x, fit(x, *parameter), 'b-', label='fit') 
plt.show()

결과는 어떻게 든 직선

입니다 x 축의 직선, 이미지 2의 지수 그래프 다음에 아무도 내가 잘못 갔는지 알 수 있습니까?

출처

2017-11-14 tomM

'a'매개 변수의 적절한 시작점을 제공해야 할 수도 있습니다. –

많은 도움을 주신 @IgnacioVergaraKausel, 감사합니다! – tomM

피팅이있는 문제의 70 %가 불량한 시작점이고, 나머지는 주로 잘못 정의 된 맞춤 함수입니다. 나는 답을 주석으로 칠하겠다. –

가장 일반적인 상황은 매개 변수의 수렴에 문제가 있다는 것입니다. 대부분의 경우이 수렴 문제는 매개 변수의 시작점이 잘못되어 발생합니다.

heavyside 기능이 없으면 예상대로 작동하기 때문에 curve_fit 함수 호출에서 a 매개 변수의 적절한 시작점을 지정해야합니다.

출처

2017-11-14 13:41:40

비선형 해석기의 시작점을 찾는 데 도움이되도록 scipy는 scipy.optimize.differential_evolution 유전 알고리즘 모듈을 추가했습니다. Latin Hypercube 알고리즘을 사용하여 매개 변수 공간을 철저하게 검색하기 때문에 검색 할 수있는 매개 변수 값의 범위가 필요합니다. 그러나 이러한 범위는 상당히 관대 할 수 있습니다. 필자는이 scipy 모듈을 사용하여 이중 Lorentzian 피크 방정식을 탄소 나노 튜브의 라만 분광학 데이터에 맞추기위한 초기 매개 변수 추정치를 생성했습니다. https://bitbucket.org/zunzuncode/ramanspectroscopyfit –

멋지다. –

"신호가 기하 급수적으로 증가하기 시작하는 시간"을 찾고 싶지만 플롯 된 신호는 기하 급수적으로 증가하지 않습니다. 실제로, 그것은 감소합니다 (적어도 시간이 갈수록 증가하고 왼쪽에서 오른쪽으로). 피크처럼 보입니다. 그 방울에 어떤 기능을 맞추기를 원한다는 뜻입니까?

가우스가 잘 작동한다고 생각합니다. 단계 함수를 사용하는 것은 OK 일 수도 있지만 아마도 t = 1e-8 정도가 넘을 것입니다.

데이터 또는 완전한 코드를 포함하지 않았으므로 구체적인 예를 제시하기가 어렵습니다. 하지만 lmfit 패키지가 도움이 될 것입니다. 선형 또는 오류 함수 또는 물류 곡선을 사용할 수있는 내장 Step Model이 있습니다. http://lmfit.github.io/lmfit-py/builtin_models.html#step-like-models을 참조하십시오. 이것은 당신이하려는 일에 가깝습니다.

출처

2017-11-15 04:14:42

나는 다음과 같은 그래프의 일부에 기능을 맞추려고 오전 heavyside 단계 기능

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