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我有两个一维向量。一个包含通过测量系统测量的数据。另一个向量包含一种校准数据,它们在“形状”和时间上完全相同(它基本上是单个脉冲,并且在两个向量中,这些脉冲在时域中同步)。
我想通过 original_data = (calibration_data - offset) * gain 的简单转换将校准数据曲线与原始测量数据相匹配
我需要使用“最佳方法”来找到偏移和增益参数,以使两条迹线看起来尽可能相似。为此,我认为最小二乘标量 sum_i( (F(gain,offset)(calibration_i)-measured_i) ** 2 ) 必须针对两个数据集最小化。最小化将通过调整转换函数的增益和偏移来完成。
我已经实现了这种暴力算法:
offset = 0
gain = 1.0
firstIteration = True
lastlstsq = 0
iterations = 0
for ioffset in np.arange(-32768, 32768, 50):
for igain in np.arange(1,5,0.1):
# prepare the trace by transformation:
int1 = map(lambda c: (c - ioffset) * igain, self.fetcher.yvalues['int1'])
# this is pretty heavy computation here
lstsq = sum(map(lambda c: c**2, map(sub, self.fetcher.yvalues['int0'],int1)))
if firstIteration == True:
# just store
lastlstsq = lstsq
offset = ioffset
gain = igain
firstIteration = False
else:
# what lstsq:
if lstsq < lastlstsq:
# got better match:
lastlstsq = lstsq
offset = ioffset
gain = igain
print "Iteration ", iterations, " squares=", lstsq, " offset=", offset, " gain=", gain
iterations = iterations + 1
它找到了最佳匹配,但是速度太慢而且不是很精确,因为我想找到步长为 0.01 的 igain 和步长为 0.5 的 ioffset。对于这个分辨率是这个算法完全没用。
有什么办法可以用pythonic方式解决这种优化问题吗? (或者是否有更好的方法来找到增益和偏移值以进行最佳匹配?)
不幸的是,我仅限于 numpy(没有 scipy),但任何类型的提示都是值得赞赏的。
最佳答案
在 user3235916 的帮助下,我写下了以下代码:
import numpy as np
measuredData = np.array(yvalues['int1'])
calibrationData = np.array(yvalues['int0'])
A = np.vstack( [measuredData, np.ones(len(measuredData))]).T
gain,offset = np.linalg.lstsq(A, calibrationData)[0]
然后我可以使用以下转换将测量数据重新计算为校准数据:
map(lambda c: c*gain+offset, measuredData)
非常适合(至少在视觉上)。
关于python - 如何使用最小二乘算法通过 Python 中的线性方程匹配两个数据集,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28484484/
目标 给定一组点,我试图找出满足所提供所有点的线性方程的系数。 例如,如果我想求线性方程 (ax + by + c = z): 3x + 2y + 2 = z 我至少需要三个三维点: (2, 2, 1
我是一名优秀的程序员,十分优秀!