Advertisement

Johnson 曲线拟合：依据 AS99 标准将 Johnson 曲线拟合至数据，并返回参数估计及曲线类型 - MATLAB开发

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

简介：
本MATLAB工具箱遵循AS99标准，用于对数据进行Johnson分布拟合，提供参数估计和确定最佳的Johnson曲线类型。 实施 Carnegie-Mellon STATLIB Applied Statistics AS-99 以拟合约翰逊曲线 pdf，该方法由 Hill, ID 和 R. Hill 及 RL Holder 在1976年开发。 函数定义为：[gamma,delta,lambda,xi,jctype,fault_msg]=cmu_as99_johnson_pdf_off_line(x) 输入参数： - x: 样本观测值的向量 输出参数包括 AS-99 中所使用的约翰逊曲线相关参数，具体如下： 1. 约翰逊曲线的伽马 (gamma) 参数 2. 约翰逊曲线的 δ 参数 3. 与 eta 相关的 λ 参数（注意：原文中提到两个不同的 lambda 值） 4. xi 参数 5. jctype: 表示约翰逊分布类型 6. fault_msg: 错误信息状态

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Johnson 曲线拟合：依据 AS99 标准将 Johnson 曲线拟合至数据，并返回参数估计及曲线类型 - MATLAB开发
    优质
    本MATLAB工具箱遵循AS99标准，用于对数据进行Johnson分布拟合，提供参数估计和确定最佳的Johnson曲线类型。 实施 Carnegie-Mellon STATLIB Applied Statistics AS-99 以拟合约翰逊曲线 pdf，该方法由 Hill, ID 和 R. Hill 及 RL Holder 在1976年开发。 函数定义为：[gamma,delta,lambda,xi,jctype,fault_msg]=cmu_as99_johnson_pdf_off_line(x) 输入参数： - x: 样本观测值的向量 输出参数包括 AS-99 中所使用的约翰逊曲线相关参数，具体如下： 1. 约翰逊曲线的伽马 (gamma) 参数 2. 约翰逊曲线的 δ 参数 3. 与 eta 相关的 λ 参数（注意：原文中提到两个不同的 lambda 值） 4. xi 参数 5. jctype: 表示约翰逊分布类型 6. fault_msg: 错误信息状态
     
  • Johnson分布工具箱：用于非正态数据分析的Johnson曲线拟合-MATLAB开发
    优质
    Johnson分布工具箱是一款专为MATLAB设计的软件包，旨在通过Johnson曲线族对各种类型的非正态数据进行有效拟合和分析。它提供了一系列功能强大的函数，帮助用户探索并理解复杂的数据集，是统计学、工程及科学研究领域的理想选择。 约翰逊曲线工具箱由David L. Jones博士开发，基于Johnson（1949）提出的灵活分布系统。该系统通过三个变换族将非正态变量转换为符合标准正态分布的变量：指数、逻辑和双曲正弦变换分别用于生成对数正态(SL)、无界(SU)及有界(SB)分布。这使得可以针对特定数据集中的平均值、方差、偏度和峰度组合导出唯一的分布。 一旦正确转换了这些变量，就可以基于标准正态曲线计算概率密度函数和百分比。这个工具箱是一组MATLAB函数的集合，用于使用约翰逊分布系统分析非正态单变量数据集。其中一部分是Hill等人（1976）AS-99及Hill（1976）AS-100 FORTRAN-66代码在MATLAB中的移植版本。 工具箱包括以下函数： - f_johnson_M：使用矩估计法计算约翰逊分布的参数 - f_johnson_Q：用于其他相关分析的功能
     
  • SPLINEFIT：将样条曲线拟合至含噪数据-MATLAB开发
    优质
    SPLINEFIT是一款用于MATLAB的数据处理工具，能够有效去除噪声，实现高质量的样条曲线拟合。 直接对噪声数据进行样条插值可能导致不必要的曲线振荡。如果斜率的准确性至关重要，则应减少样条的自由度，并使用最小二乘法将样条拟合到带有噪声的数据中。样条的平滑程度可以通过调整休息次数（结点）来控制，从而影响最终结果。 在进行样条拟合时可以采用以下工具和方法： - 基于B样条的方法 - 使用分段多项式 (ppform) 的曲线拟合 - 支持任意阶数的样条，默认为三次样条 - 适用于周期性边界条件的情况 - 允许对函数值及导数值施加线性约束 - 提供了一种鲁棒性的拟合方案 此外，该方法在ND数组上运行时与SPLINE具有相同的操作方式，并支持非均匀分布的数据点。还提供了以下示例和功能： - 样条拟合的实例演示 - 计算分段多项式的导数 - 对分段多项式进行积分
     
  • MATLAB中的数据与曲线拟合
    优质
    本课程介绍在MATLAB环境中进行数据处理及曲线拟合的方法和技巧，帮助学习者掌握如何利用MATLAB工具箱快速准确地完成数据分析任务。 在MATLAB中进行数据拟合并求得曲线的方法可以应用于一组数据的处理上，以获得最佳拟合效果。
     
  • 高斯曲线数据拟合工具-fitgaussian: MATLAB开发
    优质
    fitgaussian是一款用于MATLAB环境的数据分析工具，专门针对高斯分布的数据进行拟合。通过该工具可以便捷地处理实验或观测数据，提取并可视化高斯分布的参数特征，适用于科学研究和工程应用中的数据分析任务。 FITGAUSS 是一个使用 Marquardt-Levenberg 非线性最小二乘法来将高斯曲线“f”拟合到实验数据的函数。 拟合函数的形式为 a*exp(-((xb)/c)^2)+d*x+e，这意味着它由一条直线和一个高斯曲线组成。 输入参数包括：“x,y”代表输入的数据，“init”是对于参数 [abcde] 的初始猜测（如果为空，则根据数据自动确定）以及“w”，即权重向量，默认为 ones(size(x))。 输出结果包括：拟合函数的值f，估计出的参数 X ，标准化误差 “err” 与迭代次数 “it”。此功能由物理学领域的 Carlos Adrián Vargas Aguilera 提供。例如，对于给定的数据集 x=1:100；a=30, b=45, c=10, d=.3 和 e=20 的情况下，函数 f=a*exp(-((xb)./c).^2)+d*x+e 被定义，并且 fn=f+2*rand 用于生成带有随机噪声的数据集。
     
  • shiyong.zip_Excel曲线拟合与LabVIEW应用_LabVIEW和Excel的曲线拟合_曲线拟合
    优质
    本资料介绍如何使用Excel进行数据处理及曲线拟合，并展示如何结合LabVIEW实现更复杂的数据分析，适用于需要利用这两种工具进行科学计算和技术开发的学习者。 有时我们需要根据给定的数据拟合曲线。这个程序就是利用Excel提供的数据来生成相应的曲线。
     
  • 高斯曲线拟合-MATLAB开发
    优质
    高斯曲线拟合-MATLAB开发项目专注于利用MATLAB软件进行数据处理和分析，特别针对高斯分布的数据集实施高效的曲线拟合技术。该项目提供了一套实用工具与算法，助力科研人员及工程师在信号处理、统计学等领域中精准解析复杂数据模式，提高数据分析效率和准确性。 函数 [sigma,mu,A]=mygaussfit(x,y) 以及 [sigma,mu,A]=mygaussfit(x,y,h) 可以用于拟合高斯分布 y=A * exp( -(x-mu)^2 / (2*sigma^2)) 。该功能通过局部数据的 polyfit 拟合来完成。参数 h 是一个阈值，表示从最大 y 值高度的数据分数比例。h 的取值应在 0 到 1 之间。如果未提供 h 参数，则默认设置为 0.2。
     
  • Fit.rar_Fit_Matlab 曲面拟合_曲线与曲面拟合_使用Matlab的曲面拟合
    优质
    本资源提供了利用MATLAB进行曲面拟合的方法和实例，涵盖曲线及复杂曲面的数据拟合技术，适用于科研和工程应用。 曲面拟合的程序在网上很多地方都能找到，但大部分都是错误的。我已修正并上传了正确的版本。
     
  • 线性拟合参数含义解析-Origin曲线拟合
    优质
    本篇文章详细解析了利用Origin软件进行线性拟合时参数的意义及其应用方法，帮助用户更好地理解和掌握数据处理技巧。 在 Results Log 窗口中每个条目的内容包括日期/时间、文件位置、分析类型以及计算结果。 - A：截距值及其标准误差。 - B：斜率值及其标准误差。 - R：相关系数。 - P：R=0的概率。 - N：数据点个数。 - SD：拟合的标准偏差。
     
  • NURBS.rar_NURBS 拟合_曲线拟合与插值_NURBS 曲线_nurbs拟合
    优质
    本资源包提供关于NURBS（非均匀有理B样条）的技术资料，涵盖NURBS拟合、曲线的拟合与插值方法。适合深入研究几何建模和计算机图形学的专业人士。 为NURBS曲线拟合程序编写代码，包括插值等功能。