分析:用曲线拟合,比折线拟合要好。曲线的平滑度明显比直线好。 直方图代表了概率密度函数,概率密度函数属于“高斯分布”。 原图中有2个波峰,用2次高斯分布函数拟合比较好。 f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}exp\left(-\frac{(x - \mu)^{2}}{2\sigma^{2}}\right) = \frac{1}{\sigma\sqrt...
,λ3), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性,就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中),否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数,这种情况下叫作样条拟合。曲线拟合:include <stdio.h> include <stdlib.h> include <malloc.h> include <math.h>...
利用分段线性变换函数来增强图像对比度的方法实际是增强原图各部分的反差,即增强输入图像中感兴趣的灰度区域,相对抑制那些不感兴趣的灰度区域。分段线性函数的主要优势在于它的形式可任意合成,而其缺点是需要更多的用户输入. 分段的灰度拉伸可以更加灵活地控制输出灰度直方图的分布,可以有选择的拉伸某段灰 度区间以改善输...
实验结果表明,该方法能够有效地拟合道路曲线,计算效率高。Suhr, Jae Kyu, Jung, Ho Gi提出了一种基于稠密立体的鲁棒垂直道路纵断面估计方法。垂直道路轮廓是由三次B样条曲线建模的,这是已知的是准确和灵活的,但难以估计在很大比例的离群点。为了稳健地估计三次B样条曲线,该方法采用两步策略,首先估计分段线性函数,...
为了稳健地估计三次 B样条曲线,该方法采用两步策略,首先估计分段线性函数,然后根据初始估计结果得到三次B 样条曲线。利用 Hough 变换和动态规划对分段线性函数进行估计,以获得对异常值的鲁棒性和最优参数。在实验中,使用三个公开的数据库进行了性能评估和比较。结果表明,该方法在所有数据库中均优于前三种方法。特别...
[机器学习从零到壹sklearn]·0.1.1·线性拟合 code: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as...20,20,size=num_samples) y = 3.65*X + 10 + random_no...
(材料特性函数,根据磁芯材料不同,选择不同的材料系数) M(y): 可通过材料的磁导率、损耗特性等确定 k,a,β,r:模型系数,需通过实验拟合确定 问题四:(预测问题)(COA_BP预测模型)(小龙虾优化BP) 预测模型问题:(5输入1输出) 测试集(附件三): 输入:温度(2) 频率(3) 材料(4) 波形(5) 磁通密度(6-1023)...
在这种情况下,一般可以按曲线特征将其分成几个区间,然后在每个区间内分别作回归分析,即所谓分段回归。然而在分段回归中,准确地确立拐点是保证拟合效果十分关键的一步,从数理上要求使相邻的两个函数在拐点处光滑连续,即两个函数在拐点有相同的函数值和相同的q阶导数。然而在不完全清楚变量间作用机理的情况,仅凭数据...
第二问就是问多远线性回归的方法进行拟合,加入了训练组-测试组,用来检验回归的准确性(结果不如人意...
OpenCV出身:OpenCV是Intel开源计算机视觉库。 其核心由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 的特点拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层 API 跨平台:Windows, Linux; 免费(FREE):无论对非商业应用和商业应用;速度快;使用方便。