matlab进行多峰高斯拟合并计算半高宽的代码

进行多峰高斯拟合并计算半高宽的Matlab代码如下：

% 生成测试数据
x = linspace(0, 10*pi, 1000);
y = sin(x) + 0.5*sin(2*x) + 0.2*sin(3*x);

% 定义高斯函数模型
gauss_model = @(a, b, c, x) a*exp(-(x-b).^2/(2*c^2));

% 初始化拟合参数
num_peaks = 3;
init_params = zeros(1, 3*num_peaks);
for i = 1:num_peaks
    init_params(3*(i-1)+1) = 1; % 峰值
    init_params(3*(i-1)+2) = x(round(0.2*i*length(x))); % 峰中心位置
    init_params(3*(i-1)+3) = 1; % 峰宽
end

% 进行高斯拟合
fit_params = lsqcurvefit(gauss_model, init_params, x, y);

% 提取峰位置和宽度
peak_locs = fit_params(2:3:end);
peak_widths = 2*sqrt(2*log(2))*fit_params(3:3:end);

% 计算半高宽度
half_heights = fit_params(1:3:end) / 2;
for i = 1:num_peaks
    % 找到左边的半高位置
    left_idx = find(y(1:round(peak_locs(i))) < half_heights(i), 1, 'last');
    if isempty(left_idx)
        left_idx = 1;
    end
    left_x = x(left_idx);
    left_y = y(left_idx);

    % 找到右边的半高位置
    right_idx = find(y(round(peak_locs(i)):end) < half_heights(i), 1, 'first');
    if isempty(right_idx)
        right_idx = length(x) - round(peak_locs(i)) + 1;
    end
    right_x = x(right_idx + round(peak_locs(i)) - 1);
    right_y = y(right_idx + round(peak_locs(i)) - 1);

    % 计算半高宽度
    fwhm = right_x - left_x;

    % 输出结果
    fprintf('峰%d：半高宽度=%.3f\n', i, fwhm);
end

% 绘制拟合结果
figure;
plot(x, y, 'b');
hold on;
for i = 1:num_peaks
    plot(x, gauss_model(fit_params(3*(i-1)+1), fit_params(3*(i-1)+2), fit_params(3*(i-1)+3), x), 'r');
end
hold off;

这个代码会生成一个测试数据，然后定义高斯函数模型并初始化拟合参数。接着使用Matlab中的lsqcurvefit函数进行高斯拟合。拟合完成后，提取拟合参数中的峰位置和宽度，并根据高斯函数的半高宽度公式计算每个峰的半高宽度。最后输出每个峰的半高宽度，并绘制拟合结果。你可以根据自己的需求修改代码中的数据和参数。