我在第一象限有一组看起来像高斯的点,我正在尝试用python中的高斯来拟合它,我的代码如下:import matplotlib.pyplot as pltplt.xlabel('Time (s)')plt.show()为什么所有的红点都在下面,还要注意,我对半高斯感兴趣,因为我的数据是这样的,所以我的y值一
我想要拟合荧光寿命曲线。这些曲线由仪器响应函数(IRF,假设为高斯)和(多)指数衰减的卷积给出:其中G是高斯和F指数衰减。我已经尝试使用lmfit.minimize在python中使用以下函数对其进行拟合: i = gamp*math.exp(-(,还没有给我任何合理的拟合。据我所知,迭代反卷积的工作原理是用猜测的高斯函数对信号进行反卷积,然后拟合结果,然后调整<e
我正在使用Scipy CurveFit来拟合数据的高斯曲线,并且对分析拟合的质量感兴趣。我知道CurveFit返回一个有用的pcov矩阵,从中可以计算出参数popt的每个拟合参数的标准偏差为sqrt(pcov0,0)。co-effs for fit and covariance
这表明了拟合曲线方程中每个系数的拟合参数的不确定性,但我想知道如何最好
我试图为我的数据拟合一个高斯(这已经是一个粗糙的高斯)。我已经采纳了这里的建议,尝试了curve_fit和leastsq,但是我认为我缺少一些更基本的东西(因为我不知道如何使用这个命令)。Fig. 3 - Fit for Time Constant')plt.ylabel('Voltage (V)')我从这得到的是一个高斯的形状