data-fitting

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3D 점 집합에 맞는 평면의 RMS (root mean square) 오차를 찾아야합니다. pcfitplane 함수를 사용하고 있지만 결과로 인덱스 배열이 나타납니다. 내 코드 : 여기 % Create the point cloud object % XYZ is a N by 3 matrix containing the points ptCloud = point

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Matlab 커브 피팅 도구 상자 - 잘못된 데이터가 맞습니까?

matlab에는 각각 192 점으로 구성된 2 개의 데이터 세트가 있으며 데이터 간의 상관 관계를 찾기 위해 MATLAB 커브 피팅 도구 상자를 사용하고 있습니다. 그것은 내가 r-square 값을 얻은 데이터에 대한 다항식 적합성을 수행합니다. 지금까지는 문제가 없었지만 더 많은 데이터 세트에 대해 동일한 절차를 수행하고 있었고 다음과 같은 결과가 나에게

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부드러운 3D 표면에 가장 잘 맞는 직사각형 메쉬

G'day, 매끄러운 3D 표면에 가장 잘 맞는 직사각형 메쉬를 만드는 방법을 찾기 위해 고심하고 있습니다. 특히 나는 this 음모에 표시된 지진 결함의 모델을 가지고 있습니다. 결함에 대한 깊이 윤곽입니다. 표면에 가장 잘 맞는 정의 된 치수 (예 : 10x10km)의 직사각형 메쉬를 찾고 싶습니다. 그것은 표면 상에 정확하게있을 필요는 없으며 가능한

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Gnuplot 피팅이 잘 작동하지 않음 (KaleidaGraph와 다름)

현재 gnuplot을 명령 아래의 간단한 데이터 세트에 맞게 사용하려고합니다. 그러나 좋은 초기 추측을 포함하여 운이 좋지 않습니다. 명령 : gnuplot> f(x) = 1/(2*pi) * 1/m1 * 1/(b + x**2)**(-3/2) gnuplot> m1 = 150 gnuplot> m2 = 17 gnuplot> fit f(x) "data.txt

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scipy.integrate 의사 보이트 함수, 적분은 0이됩니다

저는 Scipy, Numpy 및 Matplotlib를 사용하여 피크 모양을 파이썬의 분광 데이터에 맞추기위한 스크립트를 작성하고 있습니다. 한 번에 여러 개의 피크에 적합 할 수 있습니다. 피크 프로필 (현재)은 Pseudo-Voigt입니다. Pseudo-Voigt는 Gaussian (일명 Normal)과 Lorentzian (일명 Cauchy) 분포의 선

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gnuplot log ($ 1)에 맞는 그림 : xrange를 정의하는 ($ 2)

Gnuplot에 지수 피팅을 플롯하고 y-axis을 logscale으로 설정하는 것과 관련된 질문이 있습니다. Gnuplot 4.6.3을 사용하고 있습니다. 난에 맞는 범위를 설정하려고 한 몇 가지 방법이 존재한다 : I 데이터에 맞게 원하는 기능하는 를 f (X) = A + B * X 제 : set log y f(x)=a+b*x fit [4:8] f(

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Gnuplot : 하나의 플롯에서 여러 개의 데이터로 플롯 팅

제 질문은 각각 하나의 플롯에서 각각의 데이터 라인을 어떻게 플롯 할 수 있는지에 관한 것입니다. gnuplot> plot 'data.dat', f(x) via a,b gnuplot> replot 'data2.dat', f(x) via a,b 이것은 내가 data2.dat에 맞게 F에 대한 (X)를 피팅을 다시 정의 할 때 나 심지어 여러 맞는 음모

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Gnuplot : 함수를 fit에 추가하기

어떻게 2 가지 다른 plot의 2 개의 별도 함수를 추가하여 3 번째에 적합하게 만들 수 있는지 알고 싶습니다. Gnuplot 4.6.3을 사용하고 있습니다. 따라서 f (x) = a + b x, g (x) = c + d x입니다. 이제 세 번째 플롯은 함께 추가 된 첫 번째 플롯과 두 번째 플롯의 합계입니다. 그렇다면 어떻게하면 서로 맞는 것을 추가하고

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피팅 함수 정의에 대한 다른 데이터를 사용하여 Gnuplot의 데이터 피팅

원하지 않는 배경 (모델에 포함되지 않음)을 포함하는 실험 데이터 data.dat에 맞게 일부 모델 기능 f(x)을 사용하고 싶습니다. xy 형식의 데이터 파일에 (정규화 된) 백그라운드 데이터가 있습니다. bgr.dat 불행히도, 배경의 정확한 크기를 알지 못하기 때문에 배경을 직접 뺄 수 없습니다. 내 데이터에는 상수 const을 곱한 배경이 포함되어

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2D 가우스를 2D 데이터에 맞추기 Matlab

두 개의 별도의 알려지지 않은 가우스 분포로부터 도출 된 x 및 y 좌표의 벡터가 있습니다. 이 점을 3 차원 Gauss 함수에 맞추고이 함수를 x 및 y으로 평가하고 싶습니다. 지금까지 내가 발견 한 유일한 방법은 최대 1 개의 구성 요소 (아래 코드 참조)가있는 가우스 혼합 모델을 사용하고 ezcontour의 핸들로 이동하여 X, Y 및 Z 데이터를 취