選擇界面下方的數(shù)據(jù)欄中的Residual,看是否已經(jīng)有數(shù)據(jù)圖。點(diǎn)擊Initialize Parameter,然后按Fit之后跳至數(shù)據(jù)表格界面,說(shuō)明擬合完成。點(diǎn)擊開(kāi)始制作即可回到原數(shù)據(jù)圖,看到圖示的畫(huà)面說(shuō)明高斯擬合成功。
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可以用lsqcurvefit函數(shù)或nlinfit函數(shù),來(lái)得到高斯擬合的函數(shù)。實(shí)現(xiàn)方法:已知數(shù)據(jù) x=【。。】;y=【。。
把高斯函數(shù)取對(duì)數(shù),就可以轉(zhuǎn)化成一個(gè)多項(xiàng)式。這個(gè)多項(xiàng)式用最小二乘法就可以擬合。
可以用matlab自帶的cftool工具箱,很好用。首先在command window里敲入cftool,然后輸入你想要擬合的向量和對(duì)應(yīng)的x坐標(biāo),生成數(shù)據(jù);然后通過(guò)fitting按鈕,選擇你生成的數(shù)據(jù),選擇任意你想要的擬合方式,就可以進(jìn)行擬合了。
需要載入numpy和scipy庫(kù),若需要做可視化還需要matplotlib(附加dateutil, pytz, pyparsing, cycler, setuptools庫(kù))。不畫(huà)圖就只要前兩個(gè)。
我能想到的是,因?yàn)榘霃揭阎ㄟ^(guò)兩個(gè)點(diǎn),可以求出兩個(gè)原因,然后通過(guò)其他的點(diǎn)排除一個(gè)點(diǎn),這樣就有了一個(gè)初始的圓心,然后,在這個(gè)點(diǎn)附近的一個(gè)小范圍,通過(guò)循環(huán)找出最優(yōu)解。
1、fabs函數(shù)是一個(gè)求絕對(duì)值的函數(shù),求出x的絕對(duì)值,和數(shù)學(xué)上的概念相同,函數(shù)原型是extern float fabs(float x),用法是#include math.h。fabs()函數(shù)的聲明:double fabs(double x)。
2、C語(yǔ)言中fabs是取一個(gè)值的絕對(duì)值的意思。
3、C語(yǔ)言fabs 是求雙精度浮點(diǎn)數(shù)的絕對(duì)值的函數(shù)。輸入?yún)?shù)是雙精度浮點(diǎn)數(shù),計(jì)算結(jié)果送返絕對(duì)值,也是雙精度浮點(diǎn)數(shù)。
4、fabs(x):浮點(diǎn)數(shù)(小數(shù))x的絕對(duì)值。pow(a, x):a的x次方,a和x是浮點(diǎn)數(shù),返回值是浮點(diǎn)數(shù)(即使a和x都是整數(shù),也會(huì)被轉(zhuǎn)換成浮點(diǎn)數(shù),因此整數(shù)運(yùn)算可能損失精度,造成誤差)。
1、5x1 - x2 +2x3 = 29 -3x1 - 4x2 + x3 = 5 為例 來(lái)說(shuō)明樓主自己把方程組化為矩陣形式。以下為源代碼 。
2、而且我在程序中使用了動(dòng)態(tài)數(shù)組方便你今后進(jìn)行擴(kuò)展。
3、自己產(chǎn)生[x,y] 2維隨機(jī)數(shù),用分布函數(shù)為權(quán),取用點(diǎn)的個(gè)數(shù)就可以了。如考慮中心對(duì)稱,用極座標(biāo)[r,sita] 也許更方便。2維椒鹽噪聲,即產(chǎn)生[x,y,1] 和 [x,y,0], 1 是白點(diǎn),0是黑點(diǎn)。
網(wǎng)頁(yè)題目:c語(yǔ)言高斯函數(shù)擬合 c語(yǔ)言高斯定理
新聞來(lái)源:http://m.kartarina.com/article18/decpsdp.html
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