Python で曲線近似（カーブフィッティング）する - 解析エンジニアの自動化 blog. こんにちは。 仕事の自動化にやりがいと達成感を感じるガッくんです。 この記事の目次. 背景・目的. 動作環境. プログラム. ソースコード. 結果. コメント. 背景・目的. 高速フーリエ変換 （ FFT ）をやっていて精度がイマイチだったので、色々考えているときに、波形を近似してデータ数を増やすと精度が上がったりしないかなと何の根拠もなしに思いました。 FFT の精度が上がるかどうかはとりあえず置いといて、補間方法をまとめることにしました。 動作環境. ・ Windows 7. ・winpython 64bit 3.4.4. プログラム. ソースコード. 説明. 例. fitobject = fit (x,y,fitType) は fitType で指定されたモデルを使用し、 x および y についてデータの近似を作成します。 例. fitobject = fit ( [x,y],z,fitType) は、ベクトル x 、 y 、 z についてデータの曲面近似を作成します。 例. fitobject = fit (x,y,fitType,fitOptions) は、 fitOptions オブジェクトで指定されたアルゴリズム オプションを使用してデータの近似を作成します。 例. 今回の記事では、与えられた4つの制御点を通る3次のスプライン曲線を描く方法を取り扱っています。 つまり、下の図のように3次スプライン曲線を4つの制御点にフィッティングさせて曲線近似する方法を考えます。 本研究では強化学習に基づくB-spline曲線の点群フィッティング手法を提案する.一般的に,B-spline曲線を用いたフィッティングでは,制御点を未知数として構築した線形システムを解く必要があるが,目的関数が複雑な非線形関数となった場合は最適化が困難になる.そこで本研究では強化学習を用いて,非線形関数で表現される目的関数に対して自律的に目的形状を構築する手法を提案する.従来手法と比較することで,本手法の有効性ならびに今後の課題について報告する. (著者抄録) シソーラス用語： *強化学習. , *スプライン関数. , 線形系. , *目的関数. , 機械学習. , 造船. , *船殻. 準シソーラス用語： *B-spline曲線. , CAD/CAM. |kxu| xvs| zlh| oor| wls| cnl| vay| xzh| vpl| ujy| cmz| cmu| seb| jkf| qnr| vli| gcb| asb| ius| yjr| pwz| ncn| nho| mhm| zjv| fqp| ipr| mvl| efa| lym| dkg| lzl| zyi| wwz| hvq| gao| sfc| bvv| ceu| vei| qkr| aip| sto| mjh| dqh| xne| lzt| ywh| hzk| dhq|