matlab 高斯拟合函数 在MATLAB 中,可以使用fit函数进行高斯拟合。以下是一个示例: matlabCopy code % 创建一个高斯模型函数 gaussian = @(x, a, b, c) a * exp(-((x-b)/c).^2); % 生成一些示例数据 x = 1:10; y = [1 2 4 7 9 7 4 2 1 0.5]; % 进行高斯拟合 fittedModel = fit(x...
fitresult= fit( xData, yData, ft); 其输出fitresult是一个cfit型的对象(object),主要包含两个内容:1,拟合模型,即第一步中确定的拟合类型;2,拟合所得系数的值。例如对第一步中所创建的高斯模型,其fitresult 的值为 fitresult =General model Gauss1: fo(x)= a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) Coefficients...
您可以覆盖起点,并在拟合选项窗格中指定您自己的值。 高斯拟合对宽度参数 c1 施加下界为 0 的约束。大多数库模型的默认下界为 -Inf,这表示系数无约束。 有关设置的详细信息,请参阅指定拟合选项和优化的起点。 使用fit 函数拟合高斯模型 此示例说明如何使用 fit 函数对数据进行高斯模型拟合。 高斯库模型是 fit ...
2. 拟合高斯混合模型1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 load data_gauss data=data(:,1); K=3; gmm=fitgmdist(data, K); % 自定义参数 % RegularizationValue=0.001; %正则化系数,协方差矩阵求逆 % MaxIter=1000; %最大迭代次数 % TolFun=1e-8; %终止条件 % gmm=...
对数据进行高斯拟合并获取其方差是十分常见的需求。 2.Matlab中的高斯拟合函数 Matlab中提供了一个内置的高斯拟合函数`fitgmdist`,可以用来对数据进行高斯拟合。该函数使用了EM算法来估计高斯混合模型的参数,其中包括各个高斯分布的均值、方差和权重等参数。通过该函数,我们可以得到拟合后的高斯分布模型,进而获取数据的...
1使用拟合工具进行数据拟合 2.使用fit进行数据拟合 步骤如下: 首先创建数据: 打开数据拟合工具箱: 出现弹窗: 下拉框中有各种模型:custom equation(用户自定义模型),exponential(指数函数), fourier(f,x,t):求函数f(x)的傅立叶像函数F(t)。 ifourier(F,t,x):求傅立叶像函数F(t)的原函数f(x) ...
下面是一个基本的实现步骤:准备数据:你需要一组x和y的数据点,其中y是对应x的高斯分布值。定义高斯函数:在Matlab中,你需要定义一个函数来代表高斯曲线。这个函数应该接受x值和一个参数向量(包含a,b,c),并返回预测的高斯值。拟合数据:使用fit函数和fittype来拟合数据。fittype用于定义拟合类型,这里我们使用前面定义...
Matlab中用fit做曲线拟合linux教程http://.linuxprobe/dlong1.确定要拟合的类型一般情况下matlab会直接提供常用的类型,用fittype创建拟合模型。至于matlab具体提供了哪些模型,参见帮助"Listoflibrarymodelsforcurveandsurfacefitting"ft=fittype('gauss1');%高斯拟合2.要拟合的数据格式在最简单的情况下,即拟合两个向量X...
fitgmdist是高斯混合模型拟合函数。其基本使用格式:GM = fitgmdist(X,K)式中:X——n阶矩阵; K——组件的个数 例如:mu1 = [1 2];Sigma1 = [2 0; 0 0.5];mu2 = [-3 -5];Sigma2 = [1 0;0 1];X = [mvnrnd(mu1,Sigma1,1000);mvnrnd(mu2,Sigma2,1000)];GMModel = ...
可以用 fit()函数来拟合,它的结果与cftool基本相同。但其精确度比cftool的结果要高。拟合函数( General model Gauss8)为 f(x) = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) + a2*exp(-((x-b2)/c2)^2) + a3*exp(-((x-b3)/c3)^2) + a4*exp(-((x-b4)/c4)^2) + a5*exp(-((x-b5)...