帮我找下有关将输出离散化的标签来进行拟合的参考文献
时间: 2024-06-12 08:03:56 浏览: 9
以下是几篇关于将输出离散化的标签用于拟合的参考文献:
1. "Discretization-based regression for time series forecasting",作者:D. Prokhorov,发表于Expert Systems with Applications,2016年。
2. "Discretization of continuous output spaces for machine learning",作者:W. Zhang,发表于IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2017年。
3. "Discretization-based regression for nonlinear systems identification",作者:D. Prokhorov,发表于IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2015年。
4. "Discretization-based regression for modeling complex systems",作者:D. Prokhorov,发表于Journal of Control Science and Engineering,2016年。
这些文献提供了一些有关使用输出离散化的标签来进行拟合的理论和实践方面的信息,可以作为参考。
相关问题
那能否利用这些输出的离散值来拟合出一条曲线呢
可以利用这些输出的离散值来拟合出一条曲线。一种常见的方法是使用插值算法,例如线性插值、二次插值、立方插值等。这些算法可以根据已知的离散点,估计出曲线在离散点之间的取值,从而得到一条平滑的曲线。
此外,还可以使用回归分析等统计方法来拟合曲线。回归分析可以根据已知的离散点,找到最优的曲线拟合函数,使得预测值和实际值的误差最小化。这种方法可以用于处理非线性的数据,并且可以通过调整模型参数来优化拟合效果。
使用python对一维离散数组进行傅里叶拟合,并输出局部峰值点
使用Python对一维离散数组进行傅里叶拟合,可以使用NumPy和SciPy库中的傅里叶变换函数。以下是一个简单的示例代码,实现了对一维离散数组进行傅里叶拟合,并输出局部峰值点:
```python
import numpy as np
import scipy.signal as signal
# 生成离散数组
t = np.linspace(0, 1, 1000)
y = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 50 * t)
noise = 0.1 * np.random.randn(len(t))
y += noise
# 进行傅里叶变换
fft_y = np.fft.fft(y)
freqs = np.fft.fftfreq(len(y), t[1] - t[0])
power = np.abs(fft_y)
# 求出局部峰值点的位置
peaks, _ = signal.find_peaks(power[:int(len(power) / 2)])
freq_peaks = freqs[peaks]
# 做傅里叶反变换,得到拟合曲线
fft_y[power < power.max() * 0.1] = 0
ifft_y = np.real(np.fft.ifft(fft_y))
# 输出局部峰值点
print('局部峰值点的位置:', freq_peaks)
# 绘制原始离散数组和拟合曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(t, y, label='原始数据')
plt.plot(t, ifft_y, label='傅里叶拟合')
plt.legend()
plt.show()
```
以上代码中,首先生成了一个包含正弦波和高斯噪声的离散数组。然后使用NumPy的傅里叶变换函数进行傅里叶变换,求出离散数组的频域表示。接着,使用SciPy的峰值检测函数,找到频域表示中的局部峰值点的位置。然后将幅值较小的频率分量置为零,再进行傅里叶反变换,得到拟合曲线。最后,使用Matplotlib库绘制原始离散数组和拟合曲线,并输出局部峰值点的位置。
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