假设你有一组x和y数据,要用Gaussian函数拟合逼近曲线,步骤如下: 定义Gaussian函数模型:Gaussian函数可以表示为:f(x) = A * exp(-(x - mu)^2 / (2 * sigma^2)),其中A是幅度,mu是均值,sigma是标准差。 创建Gaussian函数模型:使用fittype函数来创建一个Gaussian函数模型。 使用fit函数进行拟合:使用fit函数来...
gprMdl = fitrgp(Tbl,ResponseVarName) returns a Gaussian process regression (GPR) model trained using the sample data in Tbl, where ResponseVarName is the name of the response variable in Tbl. gprMdl = fitrgp(Tbl,formula) returns a Gaussian process regression (GPR) model, trained using the ...
FITGAUSS 是通过 Marquardt-Levenberg 非线性最小二乘法最小化将高斯曲线“f”拟合到实验数据的函数。 拟合函数的形式为 a*exp(-((xb)/c)^2)+d*x+e。 这意味着曲线由一条直线和一个高斯曲线构成。 输入:“x,y”是输入数据。 “init”是对参数 [abcde] 的初始猜测。 如果为空,它们将根据输入数据自动...
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’, y’, gaussian,...
% 假设已有一组x和y数据,存储在xdata和ydata中 % 定义Gaussian函数模型 gaussianModel = fittype('A * exp(-(x - mu)^2 / (2 * sigma^2))', 'independent', 'x', 'dependent', 'y'); % 使用fit函数进行拟合 initialGuess = [1, mean(xdata), std(xdata)]; % 初始参数猜测值,可以根据实际情...
gaussianModel, 'StartPoint', initialGuess); % 4. 绘制拟合曲线 plot(x, y, 'o'); % 原始数据点 hold on; plot(fitResult); % 拟合曲线 legend('原始数据', '拟合曲线'); xlabel('x'); ylabel('y'); title('Gaussian 逼近曲线拟合'); grid on;高斯随机变量在通信系统设计中发挥着重要作用。信...
FITGAUSS is a function to fit a gaussian like curve "f" to experimental data by Marquardt-Levenberg non-linear least squares minimization. The fitting function has a form of a*exp(-((x-b)/c)^2)+d*x+e. This means the curve is build up a line and a gaussian. INPUTS: "x,y" ...
在Fit Editor里面点击New Fit按钮，此时其下方的各个选框被激活，在Data Set选框中选中刚才建立的x-y数据组，然后在Type of fit选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是： Custom Equations 用户自定义函数 Expotential e指数函数 Fourier 傅立叶函数，含有三角函数 Gaussian 正态分布...
1)在Fitting对话框中点击New fit后在Fit name为此次曲线取名字:“cftool 曲线拟合”,当有多条曲线需要同时绘制时,每次都需要点击New fit,然后选择对应的Data set值即对应相应的数据变量就可以绘制多条曲线了。即同时拟合多条曲线。选择data set。 2)选择相应类型的曲线拟合(到其它地方粘贴过来的),点击Type of fit...
最小二乘法拟合高斯曲线,[curveFit, gof] = fit(x', y', gaussFunc, 'StartPoint', initialGuess);,,% 绘制结果,plot(curveFit, x, y);,legend('Data', 'Fitted Curve');,title('Gaussian Curve Fitting');,`,,这段代码首先生成了一些带有噪声的示例数据,然后定义了一个高斯函数,并使用fit`函数...