chebyfit 2019.4.22

要求

• CPython 2.7 or 3.5+
• Numpy 1.11.3

修订版

2019.4.22

修复设置要求。

2019.1.28

将模块移到chebyfit包中。 为chebyfit c扩展模块添加python包装。 修复chebyfit.c.中的静态分析问题。

示例

拟合两个指数衰减函数：

>>> deltat = 0.5
>>> t = numpy.arange(0, 128, deltat)
>>> data = 1.1 + 2.2*numpy.exp(-t/33.3) + 4.4*numpy.exp(-t/55.5)
>>> params, fitted = fit_exponentials(data, numexps=2, deltat=deltat)
>>> numpy.allclose(data, fitted)
True
>>> params['offset']
array([ 1.1])
>>> params['amplitude']
array([[ 4.4,  2.2]])
>>> params['rate']
array([[ 55.5,  33.3]])

用指数衰减拟合调和函数：

>>> tt = t * (2*math.pi / (t[-1] + deltat))
>>> data = 1.1 + numpy.exp(-t/22.2) * (3.3 - 4.4*numpy.sin(tt)
...                                        + 5.5*numpy.cos(tt))
>>> params, fitted = fit_harmonic_decay(data, deltat=0.5)
>>> numpy.allclose(data, fitted)
True
>>> params['offset']
array([ 1.1])
>>> params['rate']
array([ 22.2])
>>> params['amplitude']
array([[ 3.3,  4.4,  5.5]])

拟合实验时域图像：

>>> data = numpy.fromfile('test.b&h', dtype='float32').reshape((256, 256, 256))
>>> data = data[64:64+64]
>>> params, fitted = fit_exponentials(data, numexps=1, numcoef=16, axis=0)
>>> numpy.allclose(data.sum(axis=0), fitted.sum(axis=0))
True