1、一次二次多项式拟合 一次二次比较简单，直接使用numpy中的函数即可，polyfit(x, y, degree)。 2、指数幂数拟合curve_fit 使用scipy.optimize 中的curve_fit，幂数拟合例子如下： from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c xdata = np.linspace(0, 4, 50) y = func(xd

采用最小二乘法，辨识系统模型为椭圆或者椭球参数，可以用来校正加速度传感器和地磁传感器等。

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voigt line shape fit.zip Voigt 线型光谱拟合函数，当压力较低时，多普勒效应占主导地位，而随着压力的增加，碰撞效应变得越来越明显。 作为获得最终线型的第一近似值，通常使用洛伦兹线型和多普勒线型的卷积定义了传统的Voigt(VP)线型，其中包含多普勒和洛伦兹形状作为两种极限情况。VP采用Γ_D 、Γ和Δ来表征Voigt线型。Γ_D为多普勒半高全宽，Γ为洛伦兹半高全宽，Δ为压力引起的线型移动。在对于光谱的实际拟合过程中，通常将高斯线宽固定为多普勒效应，计算得到的理论值Γ_D，而放开拟合碰撞展宽Γ。

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对灰度图片中的图形进行多边形拟合，并对比显示。可保存多边形坐标

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