問題タブ [model-fitting]

ジャカルタ湾でクリギングを試みます。適切な座標と属性 (pH、塩分など) を持つ一連の測定ポイントがあります。

クリギングを行うには、まずバリオグラムのモデルを見つける必要があります。「バリオグラム」関数を使用すると、出力は完全ではありませんが、問題はありませんが、バリオグラムを当てはめようとすると警告メッセージが表示されます。 Sph", 0.1, 0.01)) : 警告: バリオグラム フィットに特異なモデルがあり、特異なモデルがあります。

ここでは、バリオグラム計算に関連する特異モデルについて読みました。改善するために何かできることはありますか？

自分のバリオグラムをより適切に適合させるにはどうすればよいですか? 測定点の周りに小さな円しか表示されないのはなぜですか? 予測値を含む完全なマップが必要です。

さらに柔軟性の低い「automap」ライブラリも試しましたが、良い結果が得られませんでした。

1 つのサーフェスを表す 3 セットの点群があります。これらの点群を使用して三角形のメッシュを作成し、メッシュを使用してサーフェスを表現したいと考えています。点群の各セットはさまざまな方法で収集されるため、このサーフェスへの表現は異なります。たとえば、一部のセットは、より小さな「誤差」でサーフェスを表すことができます。私の質問は次のとおりです。(1) このようなメッシュからサーフェスへの「エラー」を評価する最良の方法は何ですか? (2) 点群を三角メッシュに変換する成熟した/信頼できる方法はありますか? これを行うソフトウェアをいくつか見つけましたが、ほとんどの場合、大規模な手動調整が必要です。(3) 変換後、3 つのメッシュが得られます。4 番目のメッシュ、つまり Mesh4 を使用して、3 つのメッシュを「適合」させ、3 つのメッシュの「平均」メッシュを取得したいと考えています。次に、この Mesh4 を下にあるサーフェスの表現として使用できます。この「メッシュ ツー メッシュ」フィッティングを行う/呼び出すにはどうすればよいですか? 成熟した技術ですか？お時間をいただきありがとうございました！

IDL で正しく動作するものを Python で再現しようとしています。(これはより大きなプログラムの一部であるため、IDL のみを使用することはできません。)

私がやろうとしているのは、波長校正されていないスペクトルを既に持っている別のスペクトルに適合させ、それによって校正されていないスペクトルの波長分散ソリューションを取得することです。

IDL コード:

この出力は次のようになります (基準は赤、フィットは黒):

Python コードは基本的に同じです。

ただし、THIS の結果は多少異なります。

検出器の波長限界は約 2.5 ミクロンであるため、IDL バージョンは間違いなく正しいものです...

こことここにデータを貼り付けました。Python フィットを IDL フィットのように見せる方法について何か提案はありますか? どうもありがとう！

緑内障の診断では、視神経乳頭 (VDD) と視神経乳頭 (VCD) の直径を比較する「カップ​​対ディスク比」を決定するのが一般的です。光ディスクは円形の赤い機能 (赤のチャネル) として表示され、光学カップは黄色の円 (緑のチャネル) として表示されます。視神経乳頭と視神経カップの直径比はどのように計算できますか?

キャニーエッジ検出で視神経乳頭を検出できますが、カップとディスクの比率を計算する方法が見つかりません. どうすればそれを行うことができますか？

元の画像:

VDD と VCD:

適合させたい 2 つのガウス分布があります。2 つのディストリビューションは異なる方法で混在させることができるため、適合性をできるだけ普遍的なものにしたかったのです。ここで以下のコードを見つけました：

Python のヒストグラム データへのガウス フィット: Trust Region v/s Levenberg Marquardt - 最初の回答。

ただし、私のデータまたは以下のコードで生成された元のデータでは機能せず、エラーが吐き出されます。

私はそれが単純なものであることを望んでいます。私のデータは、ヒストグラム、時間対振幅をプロットする単純な 2D 配列です。