MATLAB用拟合出的代码绘图-spline-fit-py:样条拟合代码的Python版本

MATLAB用拟合出的代码绘图磁致伸缩的模型拟合代码 给定其偏导数的度量，此代码在最小二乘意义上寻求最佳标量势。 这确保了拟合模型生成的场在物理意义上是兼容的（即，它们是由相同的电势生成的）。 标量势由B样条曲线表示，可以拟合任何材料的测量数据。 脚本的Python版本在本质上与原始MATLAB版本非常相似。 这是使用bspline模块用于Python的bspline实现，因为对于这种用例，否则的有希望的实现太过自动化了。 它不适应在导数上有可用数据（而不是函数值）的情况。 另外，该模型需要一次安装在多个尺寸上。 但是，这可以在网格上执行，这可以使用沿每个轴的一维样条曲线使其适合于外部产品方法。 当与实际测量数据一起使用时，为了使数据去噪，可以期望使每个轴上的花键结数（基本上为？）小于测量数，从而对数据进行去噪，从而避免过度拟合并提高鲁棒性。 但是，并置位置应保持在测量位置，以便正确计算拟合误差。 技术细节记录在代码注释中。 在Python 2.7和3.4中进行了测试。 入门 脚本的角色如下： ：对（ H_x，sigma_xx ）进行样条拟合（ B_x，lambda_xx ）。 ：对（