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我正在尝试使用 numpy.optimize.curve_fit 来估计开/关序列的频率和相位。这是我正在使用的代码：

from numpy import *
from scipy import optimize

row = array([0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0,])

def fit_func(x, a, b, c, d):
    return c * sin (a * x + b) + d

p0 = [(pi/10.0), 5.0, row.std(), row.mean()]
result = optimize.curve_fit(fit_func, arange(len(row)), row, p0)
print result

这行得通。但是在某些行上，即使它们看起来非常好，它也失败了。失败行示例：

row = array([1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0, 0.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0, 0.0,  0.0,  0.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0, 0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  0.0,  0.0, 0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0,  1.0, 1.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,  0.0,])

错误是：

RuntimeError：未找到最佳参数：平方和的实际和预测相对减少最多为 0.000000，两次连续迭代之间的相对误差最多为 0.000000

这很少告诉我发生了什么。快速测试表明，改变 p0 中的参数将导致该行成功......而其他行失败。这是为什么？

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我尝试了您提供的两行数据，并且都对我有用。我正在使用 Scipy 0.8.0rc3。你用的是什么版本？另一件可能有帮助的事情是将 c 和 d 设置为固定值，因为它们确实应该每次都相同。我将 c 设置为 0.6311786，将 d 设置为 0.5。如果您需要另一种方法，您还可以使用具有零填充和峰值周围二次拟合的 fft 来查找频率。实际上，任何音高估计方法都适用，因为您正在寻找基频。

于 2010-10-12T16:15:53.093 回答