如何在Python中使用方波拟合数据？

Question

我有以下数据：

Experimental data and ideal fitting function

我一直在尝试用一系列方形脉冲来拟合它，我将其定义为：

def f(x, x0, a, b, c): sq = a * np.ones_like(x) sq[(x>x0) * (x<x0+b)] = c sq[(x>x0+2*b) * (x<x0+3*b)] = c sq[(x>x0+4*b) * (x<x0+5*b)] = c return sq

Answer 1

你的最终目标是什么？你的方法是最好的方法吗？我认为你可以对数据进行傅里叶变换，得到方波傅里叶系数。取第一个n分量并绘制结果将得到一条周期曲线，该曲线呈方形，并“拟合”数据