Advertisement

SASfit：用于将结构模型拟合至小角度散射数据的开源程序

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
SASfit是一款开源软件工具，专门设计用于通过调整结构模型来优化匹配小角度散射(SANS)实验数据。它支持用户从原子级细节出发构建复杂系统模型，并提供强大的算法进行精确的数据拟合，从而帮助科研人员深入理解软物质及生物大分子的内部结构和特性。 SASfit已编写用于分析和绘制小角度散射数据。它可以计算整体结构参数，例如回转半径、散射不变性及Porod常数。此外，它能够将尺寸分布与包括不同结构因素在内的多种形状因素一起拟合。另外，已经实现了一种算法，该算法允许使用一组通用的（全局）参数同时拟合多条散射曲线，在对比变化实验或极化中子测量中尤其重要。通过全局拟合可以更明确地确定拟合参数，否则这些参数在分析单个曲线时将具有很强的相关性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SASfit：用于将结构模型拟合至小角度散射数据的开源程序
    优质
    SASfit是一款开源软件工具，专门设计用于通过调整结构模型来优化匹配小角度散射(SANS)实验数据。它支持用户从原子级细节出发构建复杂系统模型，并提供强大的算法进行精确的数据拟合，从而帮助科研人员深入理解软物质及生物大分子的内部结构和特性。 SASfit已编写用于分析和绘制小角度散射数据。它可以计算整体结构参数，例如回转半径、散射不变性及Porod常数。此外，它能够将尺寸分布与包括不同结构因素在内的多种形状因素一起拟合。另外，已经实现了一种算法，该算法允许使用一组通用的（全局）参数同时拟合多条散射曲线，在对比变化实验或极化中子测量中尤其重要。通过全局拟合可以更明确地确定拟合参数，否则这些参数在分析单个曲线时将具有很强的相关性。
     
  • BioXTAS RAW：用于小角度X射线散射(SAXS)数据分析的开源工具
    优质
    BioXTAS RAW是一款专为小角度X射线散射(SAXS)数据处理设计的开源软件，旨在简化实验数据的分析流程，并提供强大的功能以支持科学研究。 BioXTAS RAW是一款用于分析小角度X射线散射（SAXS）数据的程序。该软件具有以下功能：从2D检测器图像创建1D散射轮廓，进行标准的数据操作如求平均值和减法，以及计算回转半径（Rg）和分子量；使用GNOM和DAMMIF执行高级分析，并利用DENSS实现电子密度重建。此外，它还支持通过演化因子分析（EFA）或正则化交替最小二乘（REGALS）方法处理内联SEC-SAXS数据及反卷积。 安装指南与用户手册可在相关文档中查阅。如需寻求帮助，请参考相应说明获取指导信息。
     
  • Sellmeier散射拟合：利用Sellmeier方程拟合折射率数据-MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB实现Sellmeier方程对折射率数据进行拟合，适用于光学材料研究和设计，提高光传输性能分析的准确性。 使用 `nlinfit` 函数和 Sellmeier 色散方程拟合折射率数据。在示例 Nb2O5 中加载您的折射率数据文件，“您可以更改此文件”。将塞尔迈尔系数的期望值设置为 coeffs1 = [1 1.8 0.1 1 0.12]；在 selmier.m 文件中。您可以通过示例更改系数的数量，例如：coeffs1 = [1 1.8 0.1 1 0.12 5 18]，并因此得到 newcoeff 中的拟合值。
     
  • SineFit：利用最小二乘法将年度正弦曲线拟合至数据-MATLAB开发
    优质
    SineFit是一款MATLAB工具箱，采用最小二乘法技术，专门用于将年度周期性的正弦函数模型与给定的数据集进行最佳拟合。适用于科学研究和工程分析中的周期性数据处理。 在MATLAB环境中，sinefit是一个用于拟合年度正弦曲线到时间序列数据的工具。该工具采用最小二乘法（Least Squares Method）来实现数据拟合，这是一种广泛应用于统计学和工程领域的优化算法，旨在找到一条直线或曲线使所有数据点到它的垂直距离平方和最小化以减少误差。 最小二乘法的基本思想是通过调整模型参数使得实际观测值与预测值之间的残差平方和达到最小。在拟合正弦曲线时，这通常涉及寻找合适的振幅、频率和相位，以便拟合曲线尽可能接近数据点。正弦函数的一般形式为 y = A * sin(Bx + C)，其中A是振幅，B是频率，C是相位。 Climate Data Toolbox可能已经更新并优化了sinefit功能，提供了更高效的数据处理和建模能力。此工具箱可能是专门针对气候数据分析设计的，包括温度、降雨量等气象数据的处理与建模，帮助用户更好地理解和预测季节性变化。 Sine Fit v1.0.2.zip和sinefit_redirect.txt.zip是该工具的压缩文件。Sine Fit v1.0.2.zip很可能包含拟合正弦曲线的核心算法或可执行文件；而sinefit_redirect.txt.zip可能指示用户获取最新版本的信息。 使用此类工具或代码，可以处理各种具有周期性特征的时间序列数据，例如气候变化、电力消耗和销售趋势。通过拟合正弦曲线，用户能够识别出数据中的周期模式，并进行趋势分析、预测未来值或异常检测。 在MATLAB中执行正弦拟合的步骤通常包括： 1. 导入数据：使用`readtable`或`csvread`函数读取数据。 2. 定义正弦模型：设置初始参数，如振幅、频率和相位。 3. 使用最小二乘法优化：利用MATLAB的`lsqcurvefit`函数进行拟合。该函数会自动调整模型参数以减少残差平方和。 4. 分析结果：绘制并对比原始数据与拟合曲线，评估拟合效果。 5. 参数解释：根据得到的参数了解数据中的周期性和趋势。 通过这些步骤，sinefit工具帮助科研人员及工程师快速有效地分析具有周期性特征的数据，并为决策提供科学依据。对于不熟悉编程的用户而言，该便捷工具显著提高了工作效率。
     
  • StructMapper：映射器用于将字段从一个结构类型转换至另一个结构类型
    优质
    StructMapper是一款强大的工具，专门设计用来高效地将数据字段从一种结构类型转换到另一种。它简化了复杂的数据迁移任务，确保在软件开发和维护过程中能够快速、准确地完成类型间的映射工作。 结构映射器将字段从一种结构类型映射到另一种结构类型。
     
  • 米氏散射模拟Matlab程序_散射仿真_miescattering_透射与反射_
    优质
    简介：本项目提供了一个基于Matlab的米氏散射模拟程序，用于研究光在大气中的传输特性，包括透射和反射现象。通过精确计算颗粒对光线的散射作用，该工具能有效进行光学仿真分析。 通过调整各个参数来模拟米氏散射的效果，例如透射率、反射率等。
     
  • 高斯扩散模型的MATLAB代码与Kalman-TD模型-Python实现：用于拟合行为数据的程序
    优质
    本项目包含使用MATLAB编写的高斯扩散模型和用Python实现的Kalman-TD模型，旨在为心理学中的决策过程提供数据分析工具，适用于行为数据的拟合与分析。 高斯扩散模型的Python代码可以用来使Kalman-TD模型适应模拟的行为数据。初始Matlab代码基于哈佛大学心理学系及脑科学中心Samuel Gershman的研究工作。在他的论文中，介绍了该模型，它描述了一个结合贝叶斯和强化学习理论的联想学习框架。 什么是Kalman-TD模型？ 在最近关于动物如何进行有效学习的理解上，有两个概念起了重要作用：一种是基于代理估计关联强度并跟踪其不确定性的贝叶斯原理；另一种则是通过长期累积未来奖励来指导行为决策的强化学习（RL）原则。前者由卡尔曼滤波器(KF)体现，后者则以时间差分(TD)形式表示。 统一模型： 这两个理论可以被整合为Kalman-TD模型，在这个实时模型中，权重分布而非单点估计得到呈现。这一方法与规范性假设一致，即理想的学习者能够同时利用贝叶斯和强化学习的原理来优化其行为策略。
     
  • 基于小脑模型的正弦函数拟合MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一种利用小脑模型算法网络(CMAC)进行正弦函数拟合的MATLAB实现方法。该程序展示了CMAC在函数逼近领域的应用潜力，适用于科研和教育用途。 小脑神经网络进行正弦曲线拟合的MATLAB程序，欢迎大家参考指正！
     
  • MATLAB中离散点数据的三维模型拟合
    优质
    本简介探讨如何在MATLAB环境下利用给定的离散点数据进行三维空间中的曲面拟合技术，旨在为科研与工程应用提供有效的数据分析工具。 使用MATLAB读取一系列离散点的txt文件，并通过scatter3和mesh函数来拟合出三维模型。
     
  • 用于将MATLAB数据保存至Excel的程序
    优质
    这是一个专门设计用于从MATLAB环境中高效导出和存储数据到Microsoft Excel格式文件中的工具或脚本。它简化了数据分析流程，便于用户轻松地共享及可视化复杂的数据集。 将MATLAB数据保存到Excel中的实用方法包括使用内置的`xlswrite`函数（在较旧版本的MATLAB中）或更现代的方法如利用Excel库文件添加的方式，例如通过`writematrix`、`writecell`等函数直接写入Excel。这些工具和技巧能够帮助用户高效地将数据从MATLAB导出到Microsoft Excel表格中进行进一步的数据处理或者报告制作。