在上述代码中,我们定义了一个高斯函数,并使用curve_fit函数拟合数据。最后,我们绘制了原始数据和拟合的曲线。 计算残差 残差是指实际数据点与拟合曲线之间的差异。我们可以通过以下方式计算残差并进行可视化。 # 计算残差residuals=y-gaussian(x,*params)# 绘制残差plt.scatter(x,residuals,label='Residuals',color='g...
接下来,我们使用SciPy库中的curve_fit函数来进行高斯拟合: fromscipy.optimizeimportcurve_fit# 定义高斯函数defgaussian(x,amp,mean,stddev):returnamp*np.exp(-((x-mean)**2/(2*stddev**2)))# 初始参数估计initial_guess=[1,0,1]# 执行拟合params,covariance=curve_fit(gaussian,x,y,p0=initial_guess) ...
如图5所示,选择源坐标类型为大地坐标,目标坐标类型为平面坐标,因为是同一坐标系统内转换,坐标转换选项全部不要勾选,源椭球和目标椭球为坐标系统的椭球,在输入源坐标框输入大地坐标后,点击转换坐标按钮完成坐标转换,在输出目标坐标框显示转换后的高斯平面坐标成果。 图5 坐标转换(高斯正算) 以上就是一个高斯正算的转换...
实用中有两种形式,椭球面上和平面表现形式。椭球面上适用于全国或大范围的拟合;平面拟合多用于相对独立的平面坐标系统转换。 椭球面上拟合公式: 10 坐标转换精度估计 (1)重合点残差V V = 重合点转换坐标值-重合点已知坐标值 (2)点位中误差 点位中误差 式中,空间直角坐标X残差中误差 空间直角坐标Y残差中误差 空...
opencv进行高斯拟合 根据前面的知识我们可以知道,只要求解出矩阵B就可以求解出高斯待估参数a,b,c。而在opencv中,有一个专门用于求解线性方程的函数,即cv::solve(),具体调用形式如下: 我们只需要按照上述原理,构造出矩阵X和Z,即可调用该函数,从而计算出多项式的系数矩阵B。opencv中支持的估算方法如下图所示: ...
#Python高斯拟合残差计算项目方案 ## 项目背景高斯拟合是一种常用于数据分析的统计方法,它能够通过正态分布模型来描述数据集,帮助我们提取重要的趋势信息。在高斯拟合过程中,计算残差是检验拟合效果的重要步骤。残差是指数据点与拟合曲线之间的差异,通过分析残差,可以判断模型的适用性和准确性。 ## 项目目标 本项目旨在...
用公式表示流模型拟合的目标分布,可以构造拆分为三项: 其中第一项Q(x)是一个简单分布(如高斯分布或拉普拉斯分布),第二项我们称之为残差对数似然项,第三项是一个常数s。 我们可以假设Q(x)是大致上接近于目标分布的,只是不够完美,这在之前我们已经有眉目了,选高斯分布不会错,选拉普拉斯分布更优。残差对数似然项...
残差矩阵使用其余的奇异值、奇异向量进行初始化: PiSSA直接对W的低秩主成分A,B进行微调,冻结次要的修正项。相比LoRA用高斯噪声以及0初始化适配器参数、冻结核心模型参数,PiSSA收敛更快、效果更好。 PiSSA的发音类似“披萨”(pizza)---如果把整个大模型类比为一个完整的披萨,PiSSA切掉其中一角,而且是馅料最丰富的一...
1、大地坐标与高斯平面坐标转换 大地坐标转换到高斯平面坐标称为高斯正算,反之,高斯平面坐标转换到大地坐标称为高斯反算。在进行高斯正反算之前我们首先要设置好高斯平面投影参数。选择【设置】菜单栏下的【地图投影(T)…】命令项,弹出投影设置窗口,进行投影参数设置。