推 TimcApple : 極坐標然後 Fourier series(三小 05/18 21:14
→ TimcApple : 之前看過的一個奇怪的影片 05/18 21:16
→ TimcApple : 不過我先說 我也不太懂細節XD 不一定能用就是 05/18 21:17
推 chemmachine : 用樓上的想法,先找出各點的某一個中心(可以選重心) 05/18 21:24
→ chemmachine : 當作中心,這一點可以換,以對稱性為主。之後將每點 05/18 21:25
→ chemmachine : 座標與中心座標換算出極座標,設每點(xi,yi)重心 05/18 21:26
→ chemmachine : 重心(gx,gy),算出(xi-gx,yi-gy)換成極座標 05/18 21:28
→ chemmachine : (xi-gx)^2+(yi-gy)^2=r^2 (xi-gx)/r=costhita 05/18 21:30
→ chemmachine : yi-gy/r=sin thita ,將thita當橫座標,r當縱座標 05/18 21:31
→ chemmachine : 如果封閉曲線只有一圈,畫出來的thita-r圖是開放的 05/18 21:32
→ chemmachine : 這個曲線可以泰勒展式擬合或傅立葉展式擬合或更高 05/18 21:33
→ chemmachine : 維函數擬合,或統計曲線資料庫擬合,mathematica 05/18 21:33
→ chemmachine : 也許有功能是輸入點自動擬合的,要查一下。 05/18 21:34
→ chemmachine : 我的文章"微積分的推廣,加減乘除的推廣,以及統計" 05/18 21:38
→ chemmachine : 合講了一個實用性的方法用excel調參數把不同的統計 05/18 21:38
→ chemmachine : 曲線試著擬合到相關係數0.95以上 05/18 21:39
→ chemmachine : 其他網路或論文網開放曲線擬合的文章應該很多 05/18 21:40
→ chemmachine : 用最小平方法逼近或其他逼近方式。文章給了拐點的 05/18 21:57
→ chemmachine : 一個權重克服拐點。 05/18 21:57
→ chemmachine : 其實我覺得如果切出來的直線很直就用x=f(y)逼近就_ 05/18 21:58
→ chemmachine : 好 05/18 21:58
推 j0958322080 : 參數的仿樣曲線? 05/18 22:05
推 cuylerLin : 先了解你要你擬合的目的是什麼吧,你是要擬合誤差越 05/18 23:20
→ cuylerLin : 小越好,還是擬合之後需要可以外插,如果是前者就類 05/18 23:21
→ cuylerLin : 似於直接局部針對每一個座標軸撒一個高次多項式,可 05/18 23:22
→ cuylerLin : 以擬合很準,但性質很爛,基本上變動很大,所以也外 05/18 23:23
→ cuylerLin : 差就會出問題了,而且這樣只會變成你為了要擬合而擬 05/18 23:23
→ cuylerLin : 合,是不是真實資料的形式完全不管,甚至可能會發生 05/18 23:24
→ cuylerLin : 例如某軸九次多項式跟十次多項式擬合狀況差不多好, 05/18 23:25
→ cuylerLin : 如果你需要有外插功能(而且也要看你怎麼擬合),那 05/18 23:26
→ cuylerLin : 情況就不一樣了,如果你不管資料的真實統計性質,隨 05/18 23:27
→ cuylerLin : 便一種高度擬合都可以讓你的擬合曲線通過所有點。 05/18 23:29