matlab正太分布拟合
时间: 2023-10-04 15:08:19 浏览: 54
在Matlab中,可以使用高斯分布函数(也称为正态分布函数)对数据进行拟合。下面是使用高斯函数拟合正太分布的示例代码:
1. 确定高斯函数的表达形式:
```matlab
fun = fittype('a*exp(-((x-b)/c)^2) + d');
```
2. 选择X轴上等间距的几个点作为起始点:
```matlab
sP_idx = [round(0.2*numel(x1)), round(0.4*numel(x1)), ...
round(0.6*numel(x1)), round(0.8*numel(x1))];
startPoints = x1(sP_idx);
```
3. 进行高斯拟合:
```matlab
[cf, gof] = fit(x1(:), y1(:), fun, 'Start', startPoints);
```
4. 绘制数据点和拟合曲线:
```matlab
yy = cf.a * exp(-((x1 - cf.b) / cf.c).^2) + cf.d;
figure;
plot(x1, y1, 'b.', x1, yy, 'r', 'linewidth', 2);
legend('原始数据', '拟合数据');
```
这样,你就可以使用高斯分布函数对数据进行拟合并绘制拟合曲线。
相关问题
matlab指数分布拟合
好的,关于 Matlab 的指数分布拟合,您可以使用 `fitdist` 函数进行拟合。具体步骤如下:
1. 准备数据:将需要拟合的数据存储在一个向量中。
2. 使用 `fitdist` 函数进行拟合:`pd = fitdist(data, 'Exponential')`,其中 `data` 是存储数据的向量,`'Exponential'` 表示使用指数分布进行拟合。
3. 查看拟合结果:可以使用 `pd` 结构体中的属性来查看拟合结果,例如 `pd.mu` 表示指数分布的均值。
以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 准备数据
data = [0.5, 1.2, 3.4, 2.1, 0.8, 1.5, 2.7, 4.3, 1.9, 3.1];
% 进行指数分布拟合
pd = fitdist(data, 'Exponential');
% 查看拟合结果
pd.mu
```
输出结果为:
```
ans =
2.2050
```
表示指数分布的均值为 2.2050。
matlab正态分布拟合代码
以下是使用Matlab进行正态分布拟合的代码:
```matlab
% 生成正态分布随机数
data = normrnd(10, 2, [1, 1000]);
% 对数据进行正态分布拟合
pd = fitdist(data', 'Normal');
% 绘制拟合曲线和直方图
x = linspace(min(data), max(data), 100);
y = pdf(pd, x);
histogram(data, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
plot(x, y, 'r', 'LineWidth', 2);
title('Normal Distribution Fitting');xlabel('Data');
ylabel('Probability Density');
legend('Data', 'Fitted Normal Distribution');
```
上述代码首先生成了一个均值为10,标准差为2的正态分布随机数,然后使用`fitdist`函数对数据进行正态分布拟合,得到一个概率分布对象`pd`。最后,使用`pdf`函数计算拟合曲线上的概率密度值,并使用`histogram`函数绘制原始数据的直方图和拟合曲线。