matlab实现正态分布拟合

在Matlab中，可以使用 normfit 和 normpdf 函数来实现正态分布拟合。

首先，我们需要准备一组数据，假设为 x，然后使用 normfit 函数来计算均值和标准差：

mu = mean(x);
sigma = std(x);

然后，可以使用 normpdf 函数来生成正态分布的概率密度函数：

y = normpdf(x, mu, sigma);

最后，可以使用 plot 函数将原始数据和拟合的正态分布绘制在同一张图中：

histogram(x, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
plot(x, y, 'LineWidth', 2);
legend('Data', 'Normal Distribution');

完整的代码如下：

% 准备数据
x = randn(1000,1);

% 计算均值和标准差
mu = mean(x);
sigma = std(x);

% 计算正态分布概率密度函数
y = normpdf(x, mu, sigma);

% 绘制图像
histogram(x, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
plot(x, y, 'LineWidth', 2);
legend('Data', 'Normal Distribution');

运行代码后，将会得到一张包含原始数据和拟合的正态分布的图像。