锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

python波函数动态 python生成波形图

IT技术Hint

Python科学计算——任意波形拟合任意波形的生成(geneartion of arbitrary waveform) 在商业，军事等领域都有着重要的应用 ， 诸如空间光通信 (free-space optics communication)，高速信号处理 (high-speed signal processing)，雷达 (radar) 等 。在任意波形生成后，如何评估生成的任意波形 成为另外一个重要的话题 。
假设有一组实验数据，已知他们之间的函数关系：y=f(x) ， 通过这些信息 ， 需要确定函数中的一些参数项 。例如，f 是一个线型函数 f(x)=k*x+b，那么参数 k 和 b 就是需要确定的值 。如果这些参数用 p 表示的话，那么就需要找到一组 p 值使得如下公式中的 S 函数最?。?
这种算法被称之为 最小二乘拟合(least-square fitting) 。scipy 中的子函数库 optimize 已经提供实现最小二乘拟合算法的函数leastsq。下面是 leastsq 函数导入的方式：
scipy.optimize.leastsq 使用方法
在Python科学计算——Numpy.genfromtxt一文中，使用numpy.genfromtxt对数字示波器采集的三角波数据导入进行了介绍，今天，就以4GHz三角波波形的拟合为案例介绍任意波形的拟合方法 。
在Python科学计算——如何构建模型？一文中，讨论了如何构建三角波模型 。在标准三角波波形的基础上添加了 横向，纵向的平移和伸缩特征参数，最后添加了 噪声参数 模拟了三角波幅度参差不齐的随机性特征 。但在波形拟合时，并不是所有的特征参数都要纳入考量，例如 ， 噪声参数应是 波形生成系统 的固有特征，正因为它的存在使得产生的波形存在瑕疵，因此，在进行波形拟合并评估时，不应将噪声参数纳入考量 ， 最终模型如下：
在调用 scipy.optimize.leastsq 函数时，需要构建误差函数：
有时候 ， 为了使图片有更好的效果 ， 需要对数据进行一些处理：
leastsq 调用方式如下：
合理的设置 p0 可以减少程序运行时间 ， 因此，可以在运行一次程序后，用拟合后的相应数据对 p0 进行修正 。
在对波形进行拟合后，调用 pylab 对拟合前后的数据进行可视化：
均方根误差(root mean square error) 是一个很好的评判标准，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度 。
RMSE 用程序实现如下：
拟合效果 ， 模型参数输出：
leastsq 函数适用于任何波形的拟合 ， 下面就来介绍一些常用的其他波形：
如何用Python显示出一维波动方程的动态图像Python有一些绘图的功能，使用turtle模块 。
在命令行输入
python.exe -m turtledemo
可以打开Python安装时 ， 系统自带的一些演示程序 。
感觉功能还是比较多的 。
程序实现其实还是比较简单，主要是得搞懂倒是给的文献 ， 还得跟导师交流如何演示出效果 。
python动态规划及编辑距离计算实例动态规划的三要素:最优子结构,边界和状态转移函数,最优子结构是指每个阶段的最优状态可以从之前某个阶段的某个或某些状态直接得到(子问题的最优解能够决定这个问题的最优解),边界指的是问题最小子集的解(初始范围),状态转移函数是指从一个阶段向另一个阶段过度的具体形式,描述的是两个相邻子问题之间的关系(递推式)
重叠子问题,对每个子问题只计算一次,然后将其计算的结果保存到一个表格中,每一次需要上一个子问题解时,进行调用,只要o(1)时间复杂度,准确的说,动态规划是利用空间去换取时间的算法.

推荐阅读


上一篇：python爬虫百度新闻，python爬虫爬取新闻

下一篇：nds即时战略游戏，nds即时战略游戏有哪些