Python求离散序列导数的示例

有一组4096长度的数据,需要找到一阶导数从正到负的点,和三阶导数从负到正的点,截取了一小段。

394.0

388.0

389.0

388.0

388.0

392.0

393.0

395.0

395.0

394.0

394.0

390.0

392.0

按照之前所了解的,对离散值求导其实就是求差分,例如第i点的导数(差分)为:

即在一个宽度为2m+1的窗口内通过计算前后m个值加权后的和得到。但是在实际使用过程中效果不是很好。于是想到了同样在一个宽度为2k+1的窗口内,将这2k+1个点拟合成一个函数,然后求导就可以得到任意阶数的导数值。

首先是函数拟合,使用from scipy.optimize import leastsq即最小二乘拟合

from scipy.optimize import leastsq

class search(object):

def __init__(self, filename):

self.filename = filename

def func(self, x, p):

f = np.poly1d(p)

return f(x)

def residuals(self, p, x, y, reg):

regularization = 0.1 # 正则化系数lambda

ret = y - self.func(x, p)

if reg == 1:

ret = np.append(ret, np.sqrt(regularization) * p)

return ret

def LeastSquare(self, data, k=100, order=4, reg=1, show=1): # k为求导窗口宽度,order为多项式阶数,reg为是否正则化

l = self.len

step = 2 * k + 1

p = [1] * order

for i in range(0, l, step):

if i + step < l:

y = data[i:i + step]

x = np.arange(i, i + step)

else:

y = data[i:]

x = np.arange(i, l)

try:

r = leastsq(self.residuals, p, args=(x, y, reg))

except:

print("Error - curve_fit failed")

fun = np.poly1d(r[0]) # 返回拟合方程系数

df_1 = np.poly1d.deriv(fun) # 求得导函数

df_2 = np.poly1d.deriv(df_1)

df_3 = np.poly1d.deriv(df_2)

df_value = df_1(x)

df3_value = df_3(x)

fun = np.poly1d(r[0]),fun返回的是一个 polynomial class,具体使用可以见官方文档numpy.poly1d

polynomial对象可以使用deriv方法求导数,求得的依然是 polynomial对象。 df_value = df_1(x)所得到的就是x这个几个点求得的导数值。

看似大功告成,但是求导的结果并不是很好,如下图,实际最高点在100左右,但是拟合出来的曲线最高点在120左右,而原因在于使用多项式拟合很难准确拟合曲线。

于是想用高斯函数来实现对曲线的拟合,在matlab中试了下,三阶高斯拟合可以很好的拟合曲线,

但是numpy以及sicpy中没有找到类似poly1d这种对象,虽然可以自己定义高斯函数,如下

def gaussian(self, x, *param):

fun = param[0]*np.exp(-np.power(x - param[2], 2.) / (2 * np.power(param[4], 2.)))+param[1]*np.exp(-np.power(x - param[3], 2.) / (2 * np.power(param[5], 2.)))

return fun

但是,在通过最小二乘拟合得到函数参数后只能得到拟合后的点,无法直接求导数..所以并不适合。

所以还是只能回到多项式拟合,如果4阶多项式不能表征的话,更高阶的呢

总体来说,效果还是可以接受的。

如果下阶段找到好的高斯函数拟合方法,会继续更新。

以上这篇Python求离散序列导数的示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

以上是 Python求离散序列导数的示例 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/339394.html

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