使用数值积分功能拟合数据

时间:2018-12-18 20:56:03

标签: python numpy curve-fitting

我需要一个怪异的数值积分帮助,在该积分积分中,我将收集的数据与积分函数合并,然后执行不定积分。我想找到价值 g(t) = int_0^t f(t') e^((t' - t)/tau) dt 其中f(t)是自变量的数据,g(t)是因变量的数据,e^(t'-t)是积分因子。它几乎像一个卷积,只是一个卷积向前和向后延伸到无穷大,而这个仅到达t

我需要集成过程相对较快,因为我将此结果进行数值拟合以找到tau的值,因此涉及for循环的一切(除了使用numpy之外)将会永远。

f(t)g(t)表现良好,尽管我无法精确控制f(t)的确切值。作为一个合理的近似值,可以考虑将f(t)看作是低频三角波。

任何指针都会很有帮助。

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