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我写了一个python函数来获取以下余弦函数的参数:
param = Parameters()
param.add( 'amp', value = amp_guess, min = 0.1 * amp_guess, max = amp_guess )
param.add( 'off', value = off_guess, min = -10, max = 10 )
param.add( 'shift', value = shift_guess[0], min = 0, max = 2 * np.pi, )
fit_values = minimize( self.residual, param, args = ( azi_unique, los_unique ) )
def residual( self, param, azi, data ):
"""
Parameters
----------
Returns
-------
"""
amp = param['amp'].value
off = param['off'].value
shift = param['shift'].value
model = off + amp * np.cos( azi - shift )
return model - data
在Matlab中如何得到余弦函数的幅值、偏移量和偏移量?
最佳答案
我的经验告诉我,尽可能少地依赖工具箱是总是好的。对于您的特定情况,该模型很简单,手动操作非常简单。
假设您有以下模型:
y = B + A*cos(w*x + phi)
并且你的数据是等间距的,那么:
%// Create some bogus data
A = 8;
B = -4;
w = 0.2;
phi = 1.8;
x = 0 : 0.1 : 8.4*pi;
y = B + A*cos(w*x + phi) + 0.5*randn(size(x));
%// Find kick-ass initial estimates
L = length(y);
N = 2^nextpow2(L);
B0 = (max(y(:))+min(y(:)))/2;
Y = fft(y-B0, N)/L;
f = 5/(x(2)-x(1)) * linspace(0,1,N/2+1);
[A0,I] = max( 2*abs(Y(1:N/2+1)) );
w0 = f(I);
phi0 = 2*imag(Y(I));
%// Refine the fit
sol = fminsearch(@(t) sum( (y(:)-t(1)-t(2)*cos(t(3)*x(:)+t(4))).^2 ), [B0 A0 w0 phi0])
结果:
sol = %// B was -4 A was 8 w was 0.2 phi was 1.8
-4.0097e+000 7.9913e+000 1.9998e-001 1.7961e+000
关于matlab - 如何拟合余弦函数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19514315/
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