opencv (또는 다른 C++ lib)에는 matlab fit과 비슷한 기능이 있습니다.이 함수는 3 차원 다항식 표면 피팅 (즉, f(x,y)= p00 + p10*x + p01*y + p20*x^2 + p11*x*y + p02*y^2)을 수행 할 수 있습니다. 감사합니다
(cos(x))^n에 데이터를 맞추려고합니다. 이론적으로 n의 값은 2이지만, 내 데이터는 1.7을 제공해야합니다. 내 피팅 함수를 정의하고 내가 curve_fit을하려고 할 때, 나는이 내 데이터 x y error
90 3.3888756187 1.8408898986
60 2.7662844365 1.6632150903
45 2.137309503
내가 LMFIT를 사용하여 모델에 맞게 노력하고 에 불확실성을 사용하여 적합, 난 쉽게 다음을 수행 할 수 내 measured 변수 (예 : 측정 오류)와 연결되어 있으므로 잔류 물의 포인트를 해당 표준 오류와 관련하여 가중치를주고 싶습니다 (측정 된 값의 20 %가 일정하다고 가정). 코드는 이제 다음과 같이됩니다. def loss_function(par
다음 함수에 적합하게하려고합니다. Detrended SNR 을 데이터에 입력합니다. C1, C2 및 h는 leastsq의 방법에서 얻는 데 필요한 매개 변수입니다. C1과 C2는 간단하지만 문제는 내 h (t)가 실제로는 입니다. 내가 얻고 자하는 것은 그 함수 내부의 계수 hj입니다 (제 경우에는 35 가지 hj가 있습니다). 이 함수는 서로 다른 가중치