为求解电晕电流的通用数学模型,利用人工神经网络能以任意精度逼近任意函数的能力,设计了2层BP神经网络,分别对实测的具有双指数函数、Gaussian函数及不规则脉冲形式的电晕电流进行拟合。结果表明,当神经元数目取5~10时,便能对不同类型的电晕电流波形进行高精度拟合,拟合误差量级可达10-4,拟合时间约为2~10 s,通过提取网络的权值、阈值参数可得到电流的解析表达式。该方法得到的电流表达式具有统一的结构,不依赖于电流波形,可作为电晕电流的通用数学模型。

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根据最大似然拟合数据 x 的分布。 数据可以是左和/或右和/或区间删失。 支持以下发行版： 1.正常（normfitc） 2. 对数正态 (lognfitc) 3. 物流（logistfitc） 4.对数物流（loglogistfitc） 5.极值（evfitc） 6.威布尔（wblfitc） 7.指数（expfitc） 8.伽玛（gamfitc） 9.瑞利（raylfitc） 输入参数： x：数据的两列矩阵。 例如，（对于支持实线的发行版）： -Inf 5.0000--> 左删失7.0000 Inf--> 右删失5.0000 9.0000--> 区间删失8.0000 8.0000->准确观察到 也就是说，如果完全观察到所有数据，则两列必须相同。 另请参阅“示例”文件以获取说明。 如果要选择一个带有积极支持的分布，那么上面的例子就是： 0 5.0000->左检查7.0000

研究生数值分析课程_最全python拟合程序_python（最小二乘法，龙贝格）。自己做的，南大的在读研究生。

这是一组代码，适用于经典阻尼谐波振荡器 (CDHO)、Voigt、傅立叶级数和三角基函数的介电常数。 详见：介电常数的光谱曲线拟合，AIP Advances 7, 015042 (2017)； 这些代码可用于从在有限光谱范围内测量的吸收/反射光谱中提取光学常数（折射率、介电常数等）。 Voigt 拟合需要 Sanjar Abraro 的 Voigt/complex error 函数（文件 ID：#47801），可从 File exchange 下载。 主文件是 curveift_test.m，它采用样本数据并拟合不同的曲线。 如果您觉得有用，请引用：M.Ruzi，C.Ennis和EG Robertson，介电常数的频谱曲线拟合，AIP Advances 7，015042（2017）。

基于肌电信号采集后，对数据进行数据拟合，通过matlab进行m文件的编写，进行最小二乘法数据拟合。

复旦大学顾晓东老师课程作业代码，python实现：用BP、RBF、SVM实现三个函数拟合；代码包括数据的产生，数据的输入，训练等

使用对称峰函数（例如高斯或洛伦兹函数）的线性组合拟合光谱数据。

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