我正在尝试在Python中使用scipy和最小二乘学习高斯拟合。 我还有一个问题与这个问题的答案相关,How to fit a double Gaussian distribution in Python?, 从答案的代码中,我如何估计参数c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2 在params = [c1, mu1, sigma1, c2, mu2, sigma2]中,因为我想使用leastsq
我正在尝试将一个非常复杂的(展平的高斯)模型与我获得的数据进行拟合。Image for flattened Gaussian formula (在我的代码中,变量fc表示vo,中心频率。) 我使用scipy.optimize导入curve_fit中的python编写了代码。它无法优化我的方程,并且总是给出相同的参数答案。指向数据文件的链接:https://www.filehosting.org/file/details/795968/my-file.dat import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
x = np.l
我正在尝试使用将一些数据拟合到混合模型中。在Matlab中,代码如下
% mixture model's PDF
mixtureModel = ...
@(x,pguess,kappa) pguess/180 + (1-pguess)*exp(kappa*cos(2*x/180*pi))/(180*besseli(0,kappa));
% Set up parameters for the MLE function
options = statset('mlecustom');
options.MaxIter = 20000;
options.MaxF
我正在寻找使用OpenCV拟合高斯曲线。我可以有一维或二维Mat,我想计算矩阵上最佳高斯拟合的高斯参数。但是,我希望能够确定一些参数(例如,高斯均值或方差)。我想要适合的1D模型如下:
y = a + (b - a) * exp( -( x - c )/( 2 * d^2 ) )
在2D Mat的情况下,模型与多变量高斯函数相同。
OpenCV有没有适合我需要的实现?如果是,你能提供一个例子或一些有用的链接吗?提前谢谢你。
我试图使用Matlab的nlinfit函数来估计x,y配对数据的最佳拟合高斯值。在这种情况下,x是二维方向的范围,y是“是”响应的概率。
我从相关文章中复制了@norm_funct,我想返回一个平滑的正态分布,它最好地近似于y中的观测数据,并返回最佳拟合pdf的大小、平均值和SD。目前,安装的功能似乎是不正确的缩放和不顺利-任何帮助非常感谢!
x = -30:5:30;
y = [0,0.20,0.05,0.15,0.65,0.85,0.88,0.80,0.55,0.20,0.05,0,0;];
% plot raw data
figure(1)
plot(x, y, ':rs
我正试图将高斯与我的数据相适应,这是在一个很窄的光谱窗口中得到的。我们得到了大约两个连续点,然后大约10-11,这是线的一部分。我认为仍然有可能进行拟合,但曲线拟合每次都会失败,我不知道为什么。
运行时我得到了RuntimeError: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 800.
代码和数据:
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
x