一.实验目的 掌握最小二乘法拟合离散数据,多项式函数形式拟合曲线以及可以其他可以通过变量变换转化为多项式的拟合曲线目前待实现功能: 1. 最小二乘法的基本实现. 2. 用不同数据量,不同参数,不同的多项式阶数,比较实验效果. 3. 语言python. 二.实验原理 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题

import numpy as np # from enthought.mayavi import mlab ''' ogrid[-1:5:6j,-1:5:6j] [array([[-1. ], [ 0.2], [ 1.4], [ 2.6], [ 3.8], [ 5. ]]), array([[-1. ,  0.2,  1.4,  2.6,  3.8,  5. ]])] ''' x,y = np.ogrid[-2:2:20j,-2:2:20j]  #返回两个数组,一个长度为1,一个列数为1.前三

突然有个想法,能否通过学习一阶RC电路的阶跃响应得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响.另外,由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西,正好尝试不用matlab而用Jupyter试试看.结果是意外的好用,尤其是在Jupyter脚本中插入LaTeX格式的公式的功能,真是太方便了!尝试了直接把纸上手写的公式转换到Jupyter脚本中的常见工具软件. 以下原创内容欢迎网友转载,

在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量.根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线,这就是实验数据处理中的曲线拟合问题.这类问题通常有两种情况:一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知,但一些参数未知,需要确定未知参数的最佳估计值:另一种是x与y之间的函数形式还不知道,需要找出它们之间的经验公式.后一种情况常假设x与y之间的关系是一个待定的多项式,多项式系数就是待定的未知参数,从而可采用类似于前一种情况的处理方法. 一.最小二乘法原理 在两个观测量中,往往总有一个量精度比另一个高得多,

工业相机拍摄的图像中,由于摄像质量的限制,图像中的直线经过处理后,会表现出比较严重的锯齿.在这种情况下求取直线的倾角(其实就是直线的斜率),如果是直接选取直线的开始点和结束点来计算,或是用opencv自带的哈夫曼直线方法,都会引起较大的角度偏差,一般会达到好几度.误差这么大,显然达不到工控要求.后来尝试采取直线点集做最小二乘拟合,误差缩小到0.5以下.以下是算法的代码: //最小二乘拟合计算直线的倾角 int pointCount = pointVect.size(); if (pointCou

如果不了解最小二乘算法 请先阅读: Least squares的算法细节原理https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares 通常在halcon中拟合直线会用houghline或者 fitline.本文提供一种新的选择,用halcon的矩阵操作实现最小二乘拟合直线 首先随机生成一组数据 Mx:=[100:10:500] tuple_length(Mx,len) tuple_gen_const(len,5,r) Ma:=2 Mb:=40 tuple_rand(

Python 软件热更新 本篇文章涉及技术知识如下: Redis threading 多线程 PyQt5 importlib 热更新 场景 咱们在平时运行一些长时间都会一直运行的软件(如:某些云同步软件)的时候,某些功能因为考虑的情况可能不充分,导致体验不够好的时候,很多人都会忽视这个问题,除非这个问题影响到他正常使用了.但是也有部分用户会在软件的反馈框里面将问题反馈给开发者,顺带将错误日志也一并提交给开发者.然后过了一天或者半天,你再运行那部分功能的时候,发现问题已经解决了.可是,我们都没有更

Scipy库在numpy库基础上增加了众多数学,科学及工程计算中常用库函数.如线性代数,常微分方程数值求解,信号处理,图像处理,稀疏矩阵等. 如下理解通过Scipy进行最小二乘法拟合运算 最小二乘拟合(optimize子函数) from scipy.optimize import leastsq optimize函数含有实现最小二乘法的函数 leastsq, 如下通过对正弦函数的拟合,求得最小二乘拟合参数.func三参数A,k,theta分别表示对应振幅,频率,相角. import numpy

import java.util.Scanner; public class Least_square_fit { public static double Least_square_method(int n,int m,double X[],double Y[],double A[],double err[],double sum[],double my_sum,double bel[],double alp[]){ double S1[]=new double[m+1];//S1存放前一次多

为什么要设计好目录结构? 可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解这个项目. 可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好 目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构.在Stackoverflow的这个问题上,能看

一.背景 软件开发是一个系统工程,当然编码实现是其中尤其重要的一个环节,关乎到功能需求的实现好坏.这个环节中除了编码这一硬功之外,与之相关的编码风格这一柔道,虽然没有直接决定功能的实现与否,但却在很大程度上决定了的项目代码整体的可读性.健壮性.移植性.可维护性等重要特性.编码风格不仅涉及到代码如何编写,也涉及到代码模块的分布组织,即项目代码目录的设计. 好的代码目录设计可以直观展现开发者的逻辑条理,提高代码的可读性.可维护性.移植性甚至是健壮性,不好的代码目录设计就不细说了,逻辑层次混乱不清,代

为什么要设计好目录结构? "设计项目目录结构",就和"代码编码风格"一样,属于个人风格问题.对于这种风格上的规范,一直都存在两种态度: 一类同学认为,这种个人风格问题"无关紧要".理由是能让程序work就好,风格问题根本不是问题. 另一类同学认为,规范化能更好的控制程序结构,让程序具有更高的可读性. 我是比较偏向于后者的,因为我是前一类同学思想行为下的直接受害者.我曾经维护过一个非常不好读的项目,其实现的逻辑并不复杂,但是却耗费了我非常长的时间去

根据本人的学习,按照理解整理和补充了python模块的相关知识,希望对于一些需要了解的python爱好者有帮助! 一.软件开发规范--分文件 当代码存在一个py文件中时: 1.不便于管理 (修改,增加) 2.可读性差 3.加载速度慢 Django--雏形(约定俗称) 1.启动文件 启动接口 2.公共文件 大家需要的功能 3.配置文件(静态文件) 变量 4.主逻辑 核心 5.用户相关数据 账号和密码等文件 6.日志 记录主要信息,记录开发人员的行为 高内聚 二.sys sys python解释器做

  软件目录结构规范 软件开发规范 一.为什么要设计好目录结构? 1.可读性高: 不熟悉这个项目的代码的人,一眼就能看懂目录结构,知道程序启动脚本是哪个,测试目录在哪儿,配置文件在哪儿等等.从而非常快速的了解这个项目. 2.可维护性高: 定义好组织规则后,维护者就能很明确地知道,新增的哪个文件和代码应该放在什么目录之下.这个好处是,随着时间的推移,代码/配置的规模增加,项目结构不会混乱,仍然能够组织良好. 二.目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目

目录组织方式 关于如何组织一个较好的Python工程目录结构,已经有一些得到了共识的目录结构.在Stackoverflow的这个问题上,能看到大家对Python目录结构的讨论. 这里面说的已经很好了,我也不打算重新造轮子列举各种不同的方式,这里面我说一下我的理解和体会. 假设你的项目名为foo, 我比较建议的最方便快捷目录结构这样就足够了: Foo/ |-- bin/ | |-- foo | |-- foo/ | |-- tests/ | | |-- __init__.py | | |-- te

在新装的centos系统中,用源码安装supervisor提示如下: [root@1e supervisor-3.0]# python setup.py install Traceback (most recent call last): File "setup.py", line 31, in <module> from setuptools import setup, find_packages ImportError: No module named setuptoo

bin  整个程序的执行路口    start.py conf 配置文件     setting.py lib   库  模块与包    common.py    sql.py core  核心逻辑      src.py log   日志 db   跟数据库有关    user Readme介绍软件怎么使用

在python开发中,我们建议采用如下规范: soft/ ├── bin # 程序执行文件目录 │   ├── __init__.py │   └── start.py # 程序开始执行脚本文件 ├── conf # 配置文件目录 │   ├── config.ini # 配置文件 │   ├── __init__.py │   ├── my_log_settings.py # 日志文件配置脚本 │   └── settings.py # 配置脚本 ├── core # 核心模块 │   ├──

作为 easy_install 的升级版,pip 为 Pyhton 的包管理提供了极大的方便.一行命令即可完成所需模块的安装: pip install pandas 可是官方镜像的访问速度相当慢,几乎不可用.因此十分有必要修改镜像源来提升访问速度, 修改镜像源在不同操作系统中,修改文件的位置是不同的, 在linux默认的路径是 $HOME/.pip/pip.conf 在windows默认的路径是 %HOME%\pip\pip.ini 默认路径下并不存在配置文件,需要新建,然后在配置文件中写入:

在stm32温度采样的过程中,使用到了NTC传感器,上拉接6.2K的电阻,信号给AD采样端口,通过NTC的电阻阻值表中,计算得到下面两端数据,在freemat中实现数据拟合,用于程序中温度和电压信号的转换. x = [1173.32 1203.94 1234.89 1266.77 1298.86 1331.75 1365.33 1399.55 1434.31 1469.54 1505.45 1541.66 1578.63 1616.24 1654.15 ];y=[60.000 59.000 58