matlab 高斯曲线拟合

MATLAB是一种强大的数学软件，常用于数据分析和可视化。其中，高斯曲线也称为正态分布函数，是一种常见的概率密度函数，其形式为f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * exp(-(x - μ)^2 / (2*σ^2))，其中μ是均值，σ是标准差。

在MATLAB中，对数据进行高斯曲线拟合通常可以使用`fittype`和`fit`函数。以下是简单的步骤：

1. **导入数据**：首先需要导入含有你要拟合的数据的矩阵或向量。

2. **选择模型**：使用`fittype`函数指定模型类型，例如`'NormalDistribution'`表示高斯曲线。

   model = fittype('NormalDistribution');

3. **拟合数据**：将数据传递给`fit`函数，并指定模型。

   [popt, ~, gof] = fit(data, model);

`popt`将包含拟合得到的参数估计（均值μ和标准差σ），`gof`则是模型优度统计量。

4. **查看结果**：使用`plot`和`hold on`命令展示原始数据和拟合曲线。

   plot(data, 'o', 'DisplayName', 'Data');
   plot(popt, 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Fit');
   hold off;
   legend show;

5. **评估拟合**：检查`gof`值来评估拟合质量，较小的值通常意味着更好的拟合。