matlab对多个峰进行高斯拟合并且计算半高宽

以下是一个MATLAB代码，用于对多个峰进行高斯拟合并计算半高宽：

% 生成测试数据
x = linspace(-10,10,1000);
y = gaussmf(x,[1,-2])+gaussmf(x,[1,2])+gaussmf(x,[1,5]);

% 拟合数据
num_peaks = 3; % 峰的数量
gauss_fit = fit(x',y',repmat('gauss1 ',[1,num_peaks]));

% 计算半高宽
half_height = gauss_fit.a1/2;
fwhm = zeros(num_peaks,1);
left_idx = zeros(num_peaks,1);
right_idx = zeros(num_peaks,1);

for i = 1:num_peaks
    half_height(i) = gauss_fit.(sprintf('a%d',i))/2;
    left_idx(i) = find(y(1:gauss_fit.(sprintf('b%d',i)))<=half_height(i),1,'last');
    right_idx(i) = find(y(gauss_fit.(sprintf('b%d',i)):end)<=half_height(i),1,'first')+gauss_fit.(sprintf('b%d',i))-1;
    fwhm(i) = x(right_idx(i))-x(left_idx(i));
end

% 绘制拟合曲线和半高宽位置
plot(gauss_fit,x,y)
hold on
for i = 1:num_peaks
    plot([x(left_idx(i)) x(right_idx(i))],[half_height(i) half_height(i)],'r')
end

该代码首先生成一个测试数据，然后使用MATLAB内置函数`fit`拟合数据。这里使用`gauss1`拟合模型，因为数据中包含多个高斯峰。`repmat('gauss1 ',[1,num_peaks])`的作用是将`'gauss1 '`重复`num_peaks`次，以适应多个峰的情况。接下来，使用拟合结果计算半高宽。在计算半高宽时，需要先找到左右两侧的半高位置，然后计算半高宽。最后，绘制拟合曲线和半高宽位置。

需要注意的是，这个代码适用于包含任意数量高斯峰的数据。`num_peaks`变量需要设置为峰的数量。在计算半高宽时，需要使用`sprintf`函数动态生成变量名，以适应不同数量的峰。