使用scipy.optimize.curve_fit我无法正确拟合V*cos(ω*t)函数 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

Python SciPy 实现最小二乘法

函数调用方法： scipy.linalg.lstsq(A, y) 使用示例例一假设真实的模型是 y=2x+1，我们有一组数据 (x_i,y_i) 共 100 个，看能否基于这 100 个数据找出...调用示例例一首先仍以线性拟合为例，拟合 f(x)=a x+b 函数。...例如我现在就要拟合这么个函数： f(x)=7e^x+3\frac{1}{\sqrt{x}}+12\sin x 相比于之前的多项式函数可以说有些丧心病狂了，但是也是在 leastsq 射程范围内： import...scipy.optimize.curve_fit 官方文档 scipy.optimize.curve_fit 函数用于拟合曲线，给出模型和数据就可以拟合，相比于 leastsq 来说使用起来方便的地方在于不需要输入初始值...scipy.optimize.curve_fit(fun, X, Y) 其中 fun 为输入参数为 x 和模型参数列表，输出 y 的 Callback 函数，X 和 Y 为数据调用示例例一为了方便对比

1.9K4 0

移动机器人轮式里程计

{ x t + 1 = x t + v t cos ⁡ ( θ t ) d t y t + 1 = y t + v t sin ⁡ ( θ t d t θ t + 1 = θ t + ω t d t (...3) \left\{\begin{array}{l} x_{t+1}=x_{t}+v_t \cos (\theta_{t})d_t \\ y_{t+1}=y_{t}+v_t \sin (\theta_{...v_t \cos (\theta_{t}) \\ y_{t+1}=y_{t}+v \sin (\theta_{t} \\ \theta_{t+1}=\theta_{t}+v \frac{\tan (\delta...例如：我本来想让小车转20度，由于转换关系不准，舵机控制得出的是1790，最终控制的转角为30度。这只是打个比方，总之类似。于是我，重新采集数据，拟合出了舵机控制值与转向角之间的函数关系。...y_test.append(np.polyval(p, i)) plt.plot(x_test, y_test, 'r') plt.plot(x, y, 'g') plt.show() 拟合函数如下所示

1.3K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

利用matlab实现非线性拟合（补）

*sin(v+B) y=-C*u.*cos(v+D) z=v 方程为三维参数方程，有2个参数u、v。第一个方程有2个未知量AB，第二个方程有2个未知量CD，第三方程有0个未知量。...clear clc close all %% 演示1 %三维李萨如图形拟合 %1 导入数据（这里用的是人工生成的数据） t=0:0.01:4*pi; x=sin(4*t); y=cos(5*t); z=...(t)); z1=z(rand_n)+0.02*randn(size(t)); %2 整理格式，将数据和要拟合的函数进行格式整理 %输入参数方程 XX={x1,y1,z1};%离散点输入 F1=@(p1...*cos(uu1{2}+p2(2)); F3=@(p3,uu1) uu1{2}; u_rand=rand_AB([-4,4],100,1); v_rand=rand_AB([-5,5],100,1);...*cos(v+pp(4)); funz = @(u,v) v; fsurf(funx,funy,funz,[-4 4 -5 5],'LineStyle','none','FaceAlpha',0.5)

1.8K2 0

Matlab-RBF神经网络拟合数据

之前分享了一个：Matlab RBF神经网络及其实例，这次分享一下通过RBF神经网络拟合数据 (1)newrb() 该函数可以用来设计一个近似径向基网络(approximate RBF)。...(2)newrbe() 该函数用于设计一个精确径向基网络(exact RBF)，调用格式为： net=newrbe(P,T,SPREAD) 其中P为Q组输入向量组成的R*Q维矩阵，T为Q组目标分类向量组成的...包括 derive——返回导函数的名称 name——返回函数全称 output——返回输入范围 active——返回可用输入范围使用exact径向基网络来实现非线性的函数回归： %%清空环境变量 clc...spread使用默认 net=newrbe([x1;x2],F); %%网络的效果验证 %将原数据回带，测试网络效果 ty=sim(net,[x1;x2]); %%使用图像来看网络对非线性函数的拟合效果...('真正的函数图像'); %网络得出的函数图像 v=reshape(ty,row); subplot(1,3,2); mesh(i,j,v); zlim([0,60]); title('RBF神经网络结果

1.2K3 0

评论继续送书，史上最容易懂的RNN文章，小白也能看得懂

举个例子：我不喜欢美女，对文字进行拆分，我，不，喜欢，美女，在普通的全连接的神经网络中会每个词是鼓励的，没有关系的，通过大量的函数去拟合数据，这个时候机器可能理解的就是喜欢美女，没有考虑到前面的“不”带来的语境信息...2、原理说明 2.1 rnn 和全连接神经网略的区别普通的全连接的神经网络像下面这样，每个属性是独立的，然后通过大量的函数参数进行拟合，然后进行处理，得出自己的结论，就像上篇入门的时候对函数的拟合...比如：我爱中国，这个词序列，t-1 就是我这个词的向量表示，爱就是 t 这个词的向量表示，t+1 就是中国这个词的向量表示 o就是在输入每个单词时神经网络的输出，也就是说每次输入一个词向量的时候都会有一个输出...，最后得出结论可以使用其中一个，或者综合考虑都可以，根据自己的需求 2.4 RNN的一些点公用参数：RNN的时间序列公用参数，也就是说整个RNN公用一组参数，不同的时间点的输入的时候，神经网络的权重参数都是一组...cos函数曲线 start, end = step * np.pi, (step + 1) * np.pi # time range # use sin predicts cos

6472 0

python中的scipy模块

(尝试 scipy.cos 就是 np.cos)。...我的消除噪声实例……----六、优化和拟合：scipy.optimize优化是找到最小值或等式的数值解的问题。...首先我们定义一个用来拟合的函数：In [23]: def f2(x, a, b): ....: return a*x**2 + b*np.sin(x)然后我们可以使用scipy.optimize.curve_fit...提示：这个函数以一年为周期。提示：包括时间偏移。对数据使用这个函数scipy.optimize.curve_fit() 绘制结果。是否拟合合理？如果不合理，为什么？...通过阅读它们的文档字符串或使用IPython的tab补全来探索它们。你能够通过对你的随机变量使用拟合找到形状参数1吗？----百分位中位数是来观测值之下一半之上一半的值。

6.2K2 3

文献阅读：RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding

他的思路非常的简单粗暴，既然attention层本身无法识别位置信息，那么我就在输入当中显式地多加一个序列位置信号，然后让模型自己去学习这个序列位置信号的分布。...这种编码方式的好处在于说简单直接，而且模型直接参数拟合的方式也不会产生人为的信号偏差，但是缺点在于说推理阶段只能使用训练中预先定义好的位置编码，比如bert，最大输入句长就是512，超过了512模型就失去了编码能力...可以看到，这样的情况下位置表征就是先验确定的了，我们无需交由模型进行额外地拟合，而且长度使用上也更加自由，基本没有长度限制，但是代价就是给模型增加了人工的先验限制，学习到的embedding特征不但要满足...&= x \cdot W_V \\ A &= softmax(\frac{Q \cdot (K + pW_K)^T}{\sqrt{d}}) \\ O &= A \cdot (V + pW_V) \end...T5 T5的位置信息编码则更加暴力一些，都不是使用相对位置的偏置向量，而是直接给出一个偏置矩阵，然后对这个矩阵进行训练。

1.5K2 0

使用腾讯云go sdk 查询对象存储中最新文件

背景：腾讯云账号下，有很多对象存储COS桶：我现在想确认某一个对象存储桶的活跃程度，简单的来说。我想知道这个桶里面最后上传的一个文件是什么，以及它的上传时间戳。...如果尚未安装，可以使用以下Go命令安装： mkdir xxxx go mod int xxxx go get github.com/tencentyun/cos-go-sdk-v5 我们这里的操作是属于...= nil { return "", "", fmt.Errorf("无法解析最后修改时间: %v", err) } // 转换为东八区时间 cstTime := t.In(cstZone...= nil { fmt.Printf("无法解析文件 %s 的最后修改时间: %v\n", file.Key, err) continue } cstTime := t.In(cstZone...希望本文能帮助你在使用腾讯云 COS 时实现更高效的数据管理。

5922 1

LM算法——列文伯格-马夸尔特算法（最速下降法，牛顿法，高斯牛顿法）（完美解释负梯度方向）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。首先谈一下应用场景——在拟合的时候进行应用什么是拟合？...你有一堆数据点，我有一个函数，但是这个函数的很多参数是未知的，我只知道你的这些数据点都在我的函数上，因此我可以用你的数据点来求我的函数的未知参数。...例如：matlab中的fit函数最小二乘法天生就是用来求拟合的，看函数和数据点的逼近关系。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配进行求解。...拟合我们可以认为是一种试探性的方法，这种方法在计算机出来以前很多情况下是不可能实现的，为什么，因为公式涉及了大量的迭代过程，也就是我想要通过数据点求函数的参数，没有解析解能够直接代入数据求得参数，而是通过一点一点的摸索尝试...，但H矩阵不满秩则无法迭代 LM法信赖域算法，解决H矩阵不满秩或非正定，通过对比的形式想必大家已经记住了这一堆优化的方法，很多情况下使用中都是优化方法的改进方法，因此掌握了这些方法，

2.4K6 0

2025MCM美国大学生数学建模竞赛A题-楼梯磨损估计思路详解+建模论文+源代码

n\_{\text{year}} ：楼梯使用的总年份（若已知部分翻修历史，可分段使用 Δti\Delta t_iΔti）。 \rho ：材料密度或相对磨损系数，影响磨损速率。...拟合模型我们假设一个函数 d\_{\text{model}}(x;\,\theta) = \delta d\_0 \, N \, P(x;\,\alpha) , 其中\theta = {\delta...使用最小二乘拟合：通过 scipy.optimize.curve_fit（或其他方法）对模型参数进行估计。 # --------------------------------- # 2....定义模型函数用于拟合 # --------------------------------- def wear_model(x, N, delta_d0, mu, sigma): """...”；（可选）使用最小二乘或分段模型进行拟合，并输出拟合结果。

1.3K4 0

【C语言标准库函数】三角函数

3.2 反三角函数（asin/acos/atan）：牛顿迭代法反三角函数是超越函数，无法通过多项式直接表示，底层多采用牛顿迭代法求解非线性方程。...核心公式包括：飞行时间：t = 2v×sinθ / g（g 为重力加速度，取 9.8m/s²）射程：s = v²×sin2θ / g 最大高度：h = v²×sin²θ / (2g) 代码实现如下：...= sin(rad); double cos_theta = cos(rad); *t = 2 * v * sin_theta / G; // 飞行时间 *s...; projectile_motion(v, deg, &t, &s, &h); printf("飞行时间：%.2fs\n", t); // 输出：1.44s printf...性能优化：减少重复计算三角函数计算开销较高，若同一角度需多次使用 sin/cos 值，应缓存结果而非重复调用： // 低效：重复计算cos(rad)和sin(rad) double x1 = x *

351 0

疯狂交互学习的BM3推荐算法

多模态对比损失函数：设计了一个专门用于多模态推荐的对比损失函数，该函数在重建用户-项目交互图的同时对齐不同模态之间的特征，并减少来自同一模态的不同增强视图之间的差异。...接下来，“Contrastive View Generator”（对比视图生成器）通过增强技术生成这些嵌入的对比视图（例如 h~uh~u、 h~ih~i、 h~vh~v、 h~th~t），并应用于三个损失函数...损失函数(每一步都是自监督对比) 图重构损失 Lrec=−(cos(hu,hi′)+cos(hi,hu′))Lrec=−(cos(hu,hi′)+cos(hi,hu′)) -huhu是用户的嵌入表示...如果模型只学习huhu和hihi的相似性，可能会导致模型只记住某些用户-项目对，而无法泛化到其他用户-项目对。...(hv,hv′)+cos(ht,ht′)) 假设图像 v 经过数据增强（如旋转、裁剪等）后生成对比视图 v’。

4401 0

Python编程 | T-N波作用通量水平分量

受“甲方”委托，我写了一个计算T-N波作用通量水平分量的Python脚本。...虽然之前我从来没有听说过“T-N波作用通量”这个东西，但是好在公式里每个物理量都还算眼熟，仔细捋顺了计算细节，最终成果还是受到了“甲方”的肯定。...单位通常来说，有公式有数据，总能通过编程算出一个结果，而结果的正确性或者说程序的正确性怎么保证呢？单位是其中一个很好判断工具。 T-N波作用通量的公式如下 ? 其中 ?...千万要注意你使用的数据是位势还是位势高度！用位势高度求位势可以用metpy中的height_to_geopotential函数来实现。...之前计算水汽通量、Zwack-Okossi诊断方程时都是使用metpy进行梯度（偏导）、二阶偏导、涡度和拉普拉斯等计算，非常方便，但是T-N波作用通量却并不适合用metpy，因为metpy会“自作主张”

6.7K5 1

【MATLAB 从零到进阶】day6 MATLAB绘图与可视化

*cos(2*t),'--r') >> t=0:0.01:2*pi; >> polar(t,sin(2*t).*cos(2*t),'--r') ?...subplot 函数：绘制子图，即在当前图形窗口以平铺的方式创建多个坐标系 >> t=linspace(0,2*pi,60); >> x=cos(t); >> y=sin(t); >> plot(...b = sqrt(r/D(4)); >> t = linspace(0, 2*pi, 60); >> xy = V*[a*cos(t); b*sin(t)]; >> plot(...三、常用统计绘图函数 hist / hist3 二维/三维频数直方图 cdfplot 经验累积分布图 histfit 直方图的正态拟合 ecdfhist 经验分布直方图 boxplot...8:1)'*2*pi; >> fill(sin(t), cos(t),'r'); >> axis square; title('八边形'); ?

1K2 0

【调研】详解Transformer结构——Attention Is All You Need

这里作者使用sin和cos函数来实现编码规则，其中， pos 表示单词的位置， i 表示单词的维度。作者这么设计的原因是考虑到在NLP任务中，除了单词的绝对位置，单词的相对位置也非常重要。...（这里使用FFN层的原因是：为了使用非线性函数来拟合数据。...Decoder的并行化仅在训练阶段，在测试阶段，因为我们没有正确的目标语句，t时刻的输入必然依赖t-1时刻的输出，这时跟之前的seq2seq就没什么区别了。...Decoder的并行化仅在训练阶段，在测试阶段，因为我们没有正确的目标语句，t时刻的输入必然依赖t-1时刻的输出，这时跟之前的seq2seq就没什么区别了。 ...teacher force指在每一轮预测时，不使用上一轮预测的输出，而强制使用正确的单词。通过这样的方法可以有效的避免因中间预测错误而对后续序列的预测，从而加快训练速度。

1.8K3 1

【STM32F429的DSP教程】第50章 STM32F429的样条插补实现，波形拟合丝滑顺畅

由于样条构造简单，使用方便，拟合准确，并能近似曲线拟合和交互式曲线设计中复杂的形状，样条是这些领域中曲线的常用表示方法 50.3 样条插补实现样条插补主要通过下面两个函数实现。...float32_t * coeffs, float32_t * tempBuffer) 函数描述：此函数用于样条函数初始化。..._t blockSize) 函数描述：此函数用于样条插补实现。...这个认识非常重要，否则无法正常使用插补算法。...函数arm_spline_f32用于样条函数计算。实际输出效果如下： 50.4 实验例程说明（MDK）配套例子： V6-235_样条插补，波形拟合丝滑顺畅实验目的：学习样条插补的实现。

7034 0

R语言分解商业周期时间序列：线性滤波器、HP滤波器、Baxter滤波器、Beveridge Nelson分解等去趋势法

在这个例子中，我创建了一个时间序列ts.union，但是我也可以先绘制一个单一的序列，然后再使用lines命令在上面绘制连续的图。...2 * cos(2 * pi * t * w\[1\]) + 3 * sin(2 * pi * t * w\[1\]) # no.obs点上的6个周期的频率 4 * cos(2 * pi *...t * w\[2\]) + 5 * sin(2 * pi * t * w\[2\]) #频率为10个周期的观察点 6 * cos(2 * pi * t * w\[3\]) + 7 * sin...由于我们在这种情况下主要对识别平滑的趋势感兴趣，我们将使用贝希斯函数。这样的函数是Daubechies 4小波，它应用修正的离散小波变换方法。此外，我们还将使用三个母小波来处理各自的高频成分。...如果它们不相关，那么该方法可能无法准确描述各自变量的周期性成分。在本文使用的例子中，代码可能有点难以理解，但我们鼓励你自己去研究，以提高你对这个编码环境的总体理解。

1.5K2 0

OpenCV中直线拟合方法解密

但是当这些点当中有一个或者几个离群点(outlier)时候，最小二乘拟合出来的直线就直接翻车成这样了：原因是最小二乘无法在估算拟合的时候剔除或者降低离群点的影响，于是一个聪明的家伙出现了，提出了基于权重的最小二乘拟合估算方法...然后用基于权重的最小二乘估算拟合结果如下：函数与实现源码分析 OpenCV中直线拟合函数支持上述六种距离计算方式，函数与参数解释如下： void cv::fitLine(...= (float) atan2( 2 * dxy, dx2 - dy2 ) / 2; line[0] = (float) cos( t ); line[1] = (float) sin(... t ); line[2] = (float) x; line[3] = (float) y; } 案例：直线拟合有如下的原图：通过OpenCV的距离变换，骨架提取，然后再直线拟合...BV1i54y1m7tw (C++版本) 扫码查看OpenCV+OpenVIO+Pytorch系统化学习路线图推荐阅读 CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 2022入坑深度学习，我选择

1.1K1 0

【STM32F407的DSP教程】第50章 STM32F407的样条插补实现，波形拟合丝滑顺畅

由于样条构造简单，使用方便，拟合准确，并能近似曲线拟合和交互式曲线设计中复杂的形状，样条是这些领域中曲线的常用表示方法 50.3 样条插补实现样条插补主要通过下面两个函数实现。...float32_t * coeffs, float32_t * tempBuffer) 函数描述：此函数用于样条函数初始化。..._t blockSize) 函数描述：此函数用于样条插补实现。...这个认识非常重要，否则无法正常使用插补算法。...函数arm_spline_f32用于样条函数计算。实际输出效果如下： 50.4 实验例程说明（MDK）配套例子： V5-235_样条插补，波形拟合丝滑顺畅实验目的：学习样条插补的实现。

9443 0

独家 | 时间信息编码为机器学习模型特征的三种方法（附链接）

正如我们之前提到的，正弦/余弦特征应该同时考虑，以便正确识别一段时间内的时间点。方法#3：径向基函数最后一种方法使用径向基函数。...用于为径向基函数（RBF）编制索引的列。我们这里采用的列是，该观测值来自一年中的哪一天。输入范围 – 我们这里，范围是从1到365。如何处理数据帧的其余列，我们将使用这些数据帧来拟合估计器。"...RBF特征拟合")plt.axvline(date(2020, 1, 1), c="m", linestyle="--"); 图 7：使用径向基函数拟合。...使用径向基函数时，我们可以调整两个关键参数：径向基函数的数目，钟形曲线的形状 – 可以使用 RepeatingBasis 函数的宽度参数对其进行修改。...使用这些方法时，时间间隔的粒度对于新创建的要素的形状非常重要。使用径向基函数，我们可以决定要使用的函数的数量，以及钟形曲线的宽度。您可以在我的GitHub上找到本文中使用的代码。

2.2K3 1

点击加载更多

Python SciPy 实现最小二乘法

移动机器人轮式里程计

利用matlab实现非线性拟合（补）

Matlab-RBF神经网络拟合数据

评论继续送书，史上最容易懂的RNN文章，小白也能看得懂

python中的scipy模块

文献阅读：RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding

使用腾讯云go sdk 查询对象存储中最新文件

LM算法——列文伯格-马夸尔特算法（最速下降法，牛顿法，高斯牛顿法）（完美解释负梯度方向）

2025MCM美国大学生数学建模竞赛A题-楼梯磨损估计思路详解+建模论文+源代码

【C语言标准库函数】三角函数

疯狂交互学习的BM3推荐算法

Python编程 | T-N波作用通量水平分量

【MATLAB 从零到进阶】day6 MATLAB绘图与可视化

【调研】详解Transformer结构——Attention Is All You Need

【STM32F429的DSP教程】第50章 STM32F429的样条插补实现，波形拟合丝滑顺畅

R语言分解商业周期时间序列：线性滤波器、HP滤波器、Baxter滤波器、Beveridge Nelson分解等去趋势法

OpenCV中直线拟合方法解密

【STM32F407的DSP教程】第50章 STM32F407的样条插补实现，波形拟合丝滑顺畅

独家 | 时间信息编码为机器学习模型特征的三种方法（附链接）

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐