問題タブ [curve-fitting]

私はベジェ曲線を持っていますが、ある時点で、最初の曲線をスムーズに「分岐」する2番目のベジェ曲線が必要です。交点 (ベジエ曲線に沿ったパーセンテージ) を計算すると共に、制御点 (タンジェントとウェイト) も必要です。交点は、次の JavaScript で計算されます。

(IE 以外のブラウザーでは、http: //www.iscriptdesign.com -> チュートリアル -> グループ & パスで動作を確認できます)。今必要なのは、分岐点のコントロールポイントまたは (タンジェントとウェイト) だけです (どこから始めればよいかわかりません。可能であれば、同じパラメーターからの関数として、誰かが何らかのコードまたは数式を指摘してくれることを願っています。上記の getBezier 関数と同様)。

これはばかげた質問かもしれません！[0;0.3;0.7]など、いくつかのデータの確率分布を表す配列Pがあります。Pの離散確率分布のタイプまたはクラスをどのように決定できますか? 元のデータは利用できません。

dfittool または fitdist では、データを入力として指定する必要がありますが、その確率分布は既に得られています。何か案は？

いくつかのポイントがあり、各ポイントの座標の両方に分散があります。配列に格納されます (単なる例):

各点の座標は (x +/- dx, y +/- dy) です。

行 y=k*x に合わせて結果を取得したい: k +/- dk.

私は一日中これをやろうとしてきました。基本的に、私は線と点を持っています。線が曲がってその点を通過するようにしたいのですが、滑らかな曲線は望んでいません。次のように、曲線のステップ数を定義したくありません (粗雑な mspaint の描画に注意してください)。

等々。最初の線の中心から角度をとって、その角度の先で線を分割するなど、いろいろ試しましたが、長さに問題があります。最初の長さを歩数で割りましたが、それは正しくありませんでした。

誰でもそれを行う方法を知っていますか?

ありがとう。

私はいくつかのデータを調査しているので、最初にやりたかったことは、それに正規 (ガウス) 分布を当てはめることでした。Rでこれを試すのはこれが初めてなので、一度に1ステップずつ進めています。まず、データを事前にビニングしました。

カウントが必要なので、正規化係数 (N) を追加して密度を拡大する必要があります。

次に、表示用の適合データを作成すると、すべてがうまく機能します。

geom_smooth() を使用してすべてを 1 つのステップで実行することについて話しているこのスレッドを見つけたとき、私は興奮しましたが、それを機能させることができません:

• http://www.mail-archive.com/r-help@r-project.org/msg109882.html

これが私が試したことです...そして私が得たものは次のとおりです。

エラーは、観測された変数countsに適合しようとしていることを示しているようですが、それは意味がありません。また、 counts にも「開始」値を指定すると、予想通り異常になります。

私が間違っていることは何か分かりますか？もちろん、これで終わりというわけではありませんが、手順が少ないほど常に優れており、皆さんは常に、これらの一般的なタスクに対する最も洗練されたソリューションを考え出しています。

前もって感謝します！

ジェフリー

バックグラウンド

Rプログラミングの例を提供します。

問題

モデル化すると、次のような曲線を生成する値の分布を作成します。

基本的に、私は次のようなことをしたいと思います。

しかし、0.5前後のデータポイントの塊がなければ：

質問

そのようなディストリビューションをどのように作成しますか？

ありがとうございました！

私は、MATLAB 7.10.0（R2010a）を使用して学生に提供したいcsaps()、Matlabの3次平滑化スプラインフィッティング関数を使用するコードをいくつか持っています。

学生がカーブフィッティングツールボックスをインストールしているにもかかわらず、何らかの理由で関数が存在しないようです。

ここで何かが足りませんか？これがの出力ですpath。

周波数とパワー スペクトルの値のセットがあり、対数スケールでパワー スペクトルと周波数をプロットする必要があります。完了したら、最適な直線を通過させる必要があります.線形スケールで線を取得します..しかし、それを周波数パワースペクトルプロットに重ね合わせようとすると、結果のプロットには線が表示されません.代わりに、最初のプロットのデータ ポイントは単に空間的にシフトされます。また、loglog 関数を使用して対数スケールでプロットした場合、同じ線は表示されません。

対数スケールで線を引くために何をすべきか教えてもらえますか?

SO 私は 3 つの列を持つファイルを持っています。周波数、電力仕様。電力信号..これは、データと線をプロットするために私が書いたものの一部です..

を使用してscipy.optimize.curve_fitいますが、全体的な最小値ではなく局所的な最小値に収束していると思われます。

次の方法でシミュレートされたアニーリングを使用してみました。

specf私が当てはめようとしている曲線はどこにありますか。ただし、戻り値が全体的な最小値に達したことを示している場合でも、の結果pは によって返される最小値よりも明らかに悪いです( anneal を参照)。curve_fit

どうすれば結果を改善できますか? SciPy にグローバル カーブ フィッターはありますか?

以前、次のスレッドで同様の質問をしました:前のスレッド。残念ながら、これまで私はその問題を完全に解決することができず、回避することしかできませんでした。すべての新しい情報を前のスレッドに含めるのは難しいため、ここに明確なコンテキストを持つ洗練された拡張された質問を投稿し、古いスレッドにリンクします.

私は現在、データセットのヒストグラムの値の範囲を動的に識別することにより、3D データセットの特定の領域を抽出する論文からアルゴリズムを実装しています。簡単に言えば、この方法は次のように記述できます。

1. ヒストグラムの最高峰を見つける
2. ガウスをピークに合わせる
3. ガウス平均 (µ)+/-偏差(ϭ) によって定義される値の範囲を使用して、ヒストグラムの特定の領域が識別され、これらの領域のボクセル (=3D ピクセル) が元のヒストグラムから削除されます。
4. 前のステップの結果として、新しい最高ピークが明らかになり、それに基づいてステップ 1 ～ 3 を繰り返すことができます。データセットのヒストグラムが空になるまで、この手順が繰り返されます。

私の質問は、論文で次のように説明されている上記の説明のステップ 1 と 2 に関するものです。 ϭ. フィッティング プロセスにより、ヒストグラムとガウス分布の中央部分との間の累積高さの差が最小化されます. エラー合計範囲は µ+/ϭ? " 1

以下で、私は私の質問をし、それらに私の考えを追加します：

1. 最高のピークを表す総ヒストグラムのビンを特定するにはどうすればよいですか? その頂点を特定するために、ヒストグラムを調べて、頻度が最も高いビンのインデックスを保存するだけです。しかし、ピークの範囲は、最も高いビンの左右にどれだけ到達する必要がありますか。現時点では、次のビンが前のビンよりも小さい限り、最高のビンの左右に移動するだけです。ただし、ヒストグラムには折り目 (小さなピーク) が発生するため、これは通常非常に小さい範囲です。ヒストグラムの平滑化についてはすでに考えました。しかし、ボクセルの減算 (上記の説明のステップ 3) によってヒストグラムに折り目が再び含まれる可能性があるため、反復ごとにそれを行う必要があります。また、スムージングを繰り返すと結果が歪むことも心配です。したがって、現在のアプローチよりも優れたピークの延長を検出する効率的な方法があるかどうかを尋ねたいと思います。混合モデルとデコンボリューションに関する提案がありました前スレ。しかし、各反復後にヒストグラムの形状が絶えず変化する場合、これらの方法は本当に合理的ですか?
2. ヒストグラムとガウス分布の中央部分との累積高差が最小になるように、識別されたピークにガウス曲線を当てはめるにはどうすればよいですか? 前のスレッドの質問 1 に従って、平均と偏差を計算することで、特定の範囲のヒストグラム ビンに曲線を当てはめました (これが正しいといいのですが!)。しかし、この時点から、ヒストグラムとガウス分布の中央部分との間の累積された高さの差を最小限に抑えるにはどうすればよいでしょうか?

ご協力ありがとうございました！よろしくマーク