在不拉伸的情况下拟合正弦波,可以使用最小二乘法来拟合函数。最小二乘法是一种常见的回归分析方法,可以用于拟合各种函数形式。
以下是一个使用最小二乘法拟合正弦波的示例代码:
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义正弦函数
def sine_func(x, amplitude, frequency, phase):
return amplitude * np.sin(frequency * x + phase)
# 生成样本数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = sine_func(x, 1, 1, 0) # 使用幅度为1,频率为1,相位为0的正弦函数生成样本数据
# 添加噪声
np.random.seed(0)
y_noise = y + 0.5 * np.random.normal(size=len(x))
# 使用最小二乘法拟合正弦函数
popt, pcov = curve_fit(sine_func, x, y_noise)
# 绘制原始数据和拟合结果
plt.plot(x, y_noise, 'bo', label='Noisy data')
plt.plot(x, sine_func(x, *popt), 'r-', label='Fitted curve')
plt.legend()
plt.show()
上述代码中,首先定义了一个正弦函数 sine_func
,接着生成了一组样本数据 x
和 y
,并为 y
添加了一定的噪声。然后使用 curve_fit
函数进行最小二乘法拟合,得到拟合参数 popt
和协方差矩阵 pcov
。最后,绘制了原始数据和拟合结果的图形。
通过运行上述代码,可以看到拟合结果(红色曲线)与原始数据(蓝色散点)较好地吻合,实现了在不拉伸的情况下拟合正弦波。
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