原文:http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何為梯度? 一般解釋: f(x)在x0的梯度:就是f(x)變化最快的方 ...
基於qt creator開發環境下的高斯曲線擬合實現過程: 空氣VOCs色譜圖得到的一系列離散數據,色譜峰處符號高斯分布,故采用高斯函數對其進行曲線擬合。開發環境為qt creator,擬合算法選用Levenberg Marquardt,結果與origin擬合結果一致。Matlab中具有強大的矩陣運算功能,容易實現。本文軟件在qt creator下實現則調用了Eigen矩陣庫,進行矩陣操作。 qt ...
2018-05-07 17:19 0 1375 推薦指數:
原文:http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何為梯度? 一般解釋: f(x)在x0的梯度:就是f(x)變化最快的方 ...
轉自:https://blog.csdn.net/renjie10/article/details/114933766 1.目的針對光譜離散數據,尋峰完成后截取near峰值的數據,利用高斯擬合重繪單峰曲線,進而實現分峰功能 2.原理 3.代碼 ...
轉:https://blog.csdn.net/c914620529/article/details/50393238/ 高斯擬合(Gaussian Fitting)即使用形如: Gi(x)=Ai*exp((x-Bi)^2/Ci^2) 的高斯函數對數 ...
參考資料: 1,《精通MATLAB最優化計算(第2版)》作者:龔純 等 的 第9章 9.3 小節 L-M 法 2,《數值分析》 作者:Timothy Sauer 的 第4章 4.4節 非線性最小二 ...
作者:桂 時間:2017-03-13 21:23:57 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6545162.html 前言 本文主要是上一篇文章的補充,主要針對常用正態分布曲線擬合,文中內容多有借鑒他人,最后一並給出鏈接 ...
Levmar:Levenberg-Marquardt非線性最小二乘算法 eryar@163.com Abstract. Levmar is GPL native ANSI C implementations of the Levenberg-Marquardt optimization ...
化。Levenberg-Marquardt算法是最優化算法中的一種。 Levenberg-Marquardt算法是使用最廣泛的非線 ...
https://blog.csdn.net/dingzj2000/article/details/103719368?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-ta ...