如何更好地拟合我的数据或转移我的数据？我的适合度远低于我的数据

Question

我们必须通过拍摄钟摆来进行运动检测，使用给定的软件跟踪钟摆并将 t、x 和 y 值存储在 txt 文件中。由于我的手很抖，所以图表也很抖（附图）。

这是我的代码：

import sys
sys.path.insert(0, "..")
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
%matplotlib inline
import pandas as pd



data = np.loadtxt('newdata.txt', delimiter = ',', skiprows = 1)

t = data[:,0]
x = data[:,1]

def cos_func(times, amplitude, frequency):
    return amplitude * np.cos(frequency * times)


def period2freq(period):
    return 1.0 / period * 2.0 * np.pi

def freq2period(freq):
    return 1.0 / freq * 2.0 * np.pi

popt, pcov = curve_fit(cos_func,  # our function
                       t,  # measured x values
                       x,  # measured y values
                       p0=(200, period2freq(150)))  # the initial guess for the two parameters


fig, ax = plt.subplots(1, 1)
ax.plot(t, x, label='Measured')
ax.plot(t, cos_func(t, popt[0], popt[1]), label='Best Fit')
ax.legend()

我尝试了所有我能想到的方法，但我是个菜鸟

Answer 1

您是否尝试过将功能更改为：

def cos_func(times, amplitude, frequency, offset):
   return amplitude * np.cos(frequency * times) + offset